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PyTorch 图像分类器是使用 PyTorch 框架进行图像分类的实用工具。以下是一些关键信息和资源：

PyTorch 简介: PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于计算机视觉和自然语言处理。
安装 PyTorch: 在您的系统上安装 PyTorch，确保您已经安装了 Python。
图像分类基本概念: 图像分类是将图像数据映射到预定义类别的过程。常见的应用包括物体识别、图像搜索等。

PyTorch 图像分类器示例:

首先，您需要下载一个预训练的模型，例如 ResNet 或 VGG。

然后，您可以使用以下代码来创建一个简单的图像分类器：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

# 加载图像
image = Image.open("path_to_image.jpg")
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(image)
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)

更多资源:
- PyTorch 官方文档
- PyTorch 计算机视觉教程

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