PyTorch 图像分类教程

欢迎来到 PyTorch 图像分类教程页面！在这里，我们将带您深入了解如何使用 PyTorch 进行图像分类。

基础概念

首先，我们需要了解一些基础概念：

卷积神经网络 (CNN)：用于图像识别的神经网络架构。
激活函数：用于引入非线性因素，使神经网络能够学习更复杂的模式。
损失函数：衡量预测值与真实值之间差异的函数。

实践教程

以下是一个简单的图像分类实践教程：

数据准备：下载并预处理图像数据集。

# 下载 CIFAR-10 数据集
python -m torchvision.datasets.cifar10 download

模型构建：构建一个简单的 CNN 模型。

import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

训练模型：使用训练数据训练模型。

# 训练模型
model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(10):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

评估模型：使用测试数据评估模型性能。

# 评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        outputs = model(data)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 图像分类的知识，可以参考以下链接：

PyTorch 图像分类教程

基础概念

实践教程

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