用pytorch生成一个检测菜品卡路里的模型的代码
时间: 2023-03-26 15:02:37 浏览: 57
可以使用PyTorch框架和预训练的模型来生成一个检测菜品卡路里的模型。以下是一个示例代码:
```
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 冻结模型的所有参数
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 替换最后一层全连接层
num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=.001, momentum=.9)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for images, labels in train_loader:
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 评估模型
correct =
total =
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size()
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print('Accuracy: {}%'.format(accuracy))
```
请注意,这只是一个示例代码,实际上,生成一个检测菜品卡路里的模型需要更多的代码和数据预处理。