python人工智能 PyTorch图像识别: 用 PyTorch 实现一个图像识别任务，代码方案分享1(图文详解)

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程序背景与用途：
代码结构：
代码解释：

PyTorch图像识别

python人工智能 PyTorch图像识别: 用 PyTorch 实现一个图像识别任务，代码方案分享

程序背景与用途：

本程序旨在使用PyTorch实现一个图像识别任务，即将输入的图像分为不同的类别。图像识别在计算机视觉领域有广泛的应用，例如物体识别、人脸识别、手写数字识别等。使用PyTorch作为深度学习框架，可以方便地构建和训练卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），并应用于图像识别任务。

代码结构：

导入所需的库和模块
数据预处理
构建CNN模型
定义损失函数和优化器
训练模型
测试模型
保存和加载模型

代码解释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 步骤1：导入所需的库和模块

# 步骤2：数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为Tensor
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])  # 标准化图像

# 加载训练集和测试集
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)

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

# 步骤3：构建CNN模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 步骤4：定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 步骤5：训练模型
for epoch in range(2):  # 迭代2个epoch

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:  # 每2000个mini-batch打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 步骤6：测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

# 步骤7：保存和加载模型
PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict())  # 保存模型参数

# 加载模型
net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))