pytorch 图片识别,pytorch调用训练好的模型识别新的图片

　　图像识别是从给定图像中提取有意义的信息(例如图像内容)的过程。下面文章主要介绍PyTorch进行图像识别的相关信息，通过示例代码详细介绍。有需要的可以参考一下。

　　00-1010预处理概述指南数据包数据读取和预处理数据可视化主体加载参数建立模型设置需要训练哪些层优化器设置训练模块开始训练测试网络效果测试训练好的模型测试数据预处理显示预测结果摘要

概述

　　常规操作，没什么好解释的。缺少模块的学生自行安装。

　　将numpy作为np导入

　　导入时间

　　从matplotlib导入pyplot作为plt

　　导入json

　　导入副本

　　导入操作系统

　　进口火炬

　　从火炬进口nn

　　从火炬进口optim

　　从torchvision导入转换、模型、数据集

　　数据预处理部分3360

　　增强： torchvision中用于扩展数据样本的transforms模块的功能。

　　数据预处理： torchvision中的转换也帮助我们实现了它。

　　Batch :数据加载器模块直接读取批次数据。

　　# - 1.数据读取和预处理。

　　#路径

　　data_dir=。/flower_data/

　　valid_dir=data_dir /valid

　　#制作数据源

　　数据转换={

　　“训练”3360Transforms.com姿势([变换.随机旋转(45)，#随机旋转，在-45和45度之间随机选择。

　　转变。中心裁剪(224)，#从中心裁剪

　　转变。RandomHorizontalflip (p=0.5)，#随机水平翻转选择一个概率概率。

　　转变。randomverticallip (p=0.5)，#随机垂直翻转

　　Transforms.colorjitter(亮度=0.2，对比度=0.1，饱和度=0.1，色调=0.1)，#参数1是亮度，参数2是对比度，参数3是饱和度，参数4是色调。

　　转变。随机灰度(p=0.025)，#概率换算成灰度，3通道为R=G=B G=B。

　　转变。ToTensor()，

　　转变。归一化([0.485，0.456，0.406]，[0.229，0.224，0.225]) #平均值，标准偏差

　　]),

　　有效的：转换。撰写([转换。调整大小(256)，

　　转变。中央作物(224)，

　　转变。ToTensor(。

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