🧠 PyTorch 图像分类项目指南 📷

欢迎来到 PyTorch 图像分类项目的核心页面！以下是关于如何使用 PyTorch 构建图像分类模型的关键信息：

📚 基础知识

1. 数据准备

   • 使用 torchvision 加载标准数据集（如 CIFAR-10）
   • 自定义数据集需继承 Dataset 类并实现 __getitem__ 方法
   • 数据增强建议：RandomCrop + RandomHorizontalFlip
   

2. 模型选择

   • 常用架构：ResNet_50、VGG_16、EfficientNet
   • 可通过 torchvision.models 直接调用预训练模型
   • 自定义网络需定义 nn.Module 子类
   

3. 训练流程

   • 使用 DataLoader 实现批量训练
   • 优化器推荐：AdamW + CosineAnnealingLR 调度器
   • 损失函数：交叉熵损失 nn.CrossEntropyLoss
   • 可参考 PyTorch 官方教程 深入学习

📈 评估与部署

• 模型评估使用 Accuracy 指标
• 推理加速可采用 torchscript 导出模型
• 部署建议：使用 TorchServe 或 FastAPI 接口
• 想了解更高级技巧？点击 深度学习优化指南 查看

🧪 实验建议

• 尝试不同超参数组合（学习率、批次大小等）
• 使用 torch.utils.tensorboard 可视化训练过程
• 可对比 不同模型性能
• 想获取完整代码模板？访问 GitHub 项目仓库 获取

📌 注意：所有示例均基于 PyTorch 2.0 及以上版本，建议在虚拟环境中运行实验。