python fastai 使用resnet

Python中的fastai库是一个用于深度学习的高级API，它基于PyTorch构建。ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度卷积神经网络模型，它在ImageNet图像分类挑战赛中取得了很好的成绩。

要使用fastai库中的ResNet模型，首先需要安装fastai库。可以使用以下命令进行安装：

pip install fastai

安装完成后，可以按照以下步骤使用ResNet模型：

1. 导入必要的库和模块：

from fastai.vision.all import *

2. 加载数据集：

path = untar_data(URLs.PETS)/'images'
dls = ImageDataLoaders.from_folder(path, train='train', valid='valid')

3. 创建模型：

learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)

这里使用了resnet34作为预训练模型。你也可以选择其他版本的ResNet，如resnet50、resnet101等。

4. 训练模型：

learn.fine_tune(epochs=4)

这里使用了fine_tune方法对模型进行微调，训练4个epoch。

5. 进行预测：

preds = learn.predict('image.jpg')

这里使用了predict方法对一张图片进行预测。

以上就是使用fastai库中的ResNet模型的基本步骤。你可以根据自己的需求进行调整和扩展。