PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于计算机视觉任务。本教程将带您入门，了解如何使用 PyTorch 进行计算机视觉。

安装 PyTorch

在开始之前，请确保您的系统已安装 PyTorch。您可以从 PyTorch 官网 下载并安装。

基础概念

计算机视觉涉及从图像或视频中提取有用信息。以下是一些基础概念：

  • 图像处理：对图像进行操作，如滤波、边缘检测等。
  • 特征提取：从图像中提取有用的特征。
  • 分类：将图像或视频中的对象分类到不同的类别。

PyTorch 计算机视觉项目

以下是一个简单的 PyTorch 计算机视觉项目示例：

  • 数据集：使用 CIFAR-10 数据集。
  • 模型：使用卷积神经网络 (CNN)。
  • 训练：训练模型以进行图像分类。

代码示例

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 加载模型
net = torchvision.models.resnet18()
net.load_state_dict(torch.load('resnet18.pth'))

# 训练模型
# ... (省略训练代码)

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