使用Pytorch完成图像分类使命

使用 PyTorch 完成图像分类使命是一个常见的机器学习使命，通常包括数据预备、模子计划、训练和测试等步骤。以下是一个完备的流程示例，资助你快速入门：
1. 情况预备
确保你已经安装了 PyTorch 和其他须要的库。假如没有安装，可以通过以下下令安装：
pip install torch torchvision
2. 数据预备
使用 torchvision 提供的 datasets 和 transforms 模块来加载和预处理数据集。以 CIFAR-10 数据集为例：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
    transforms.ToTensor(),              # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化
])
# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
3. 定义模子
定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于图像分类：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128)  # CIFAR-10 图像巨细为 32x32
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 输出 10 类
    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
model = SimpleCNN()
4. 定义损失函数和优化器
使用交织熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器：
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
5. 训练模子
训练模子并记录训练过程中的损失：
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print(f"[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}")
            running_loss = 0.0
print("Training finished.")
6. 测试模子
在测试集上评估模子的性能：
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f"Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")
7. 保存和加载模子
保存训练好的模子：
torch.save(model.state_dict(), "simple_cnn.pth")
加载模子：
model = SimpleCNN()
model.load_state_dict(torch.load("simple_cnn.pth"))
model.eval()
总结
以上是一个完备的使用 PyTorch 进行图像分类的流程。你可以根据需要调解模子布局、数据预处理方式和超参数，以获得更好的性能。假如需要处理更复杂的数据集（如 ImageNet），可以考虑使用预训练模子（如 ResNet、VGG 等）来提高服从和性能。

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