pytorch图像分类篇

pytorch图像分类篇是一个使用pytorch实现图像分类的项目。该项目包含了基础功能，例如利用pytorch实现图像分类、带有warmup的cosine学习率调整、warmup的step学习率优调整和添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）。此外，项目还包含了可视化特征层的功能。

如果你想使用该项目进行图像分类，你可以在python3.7环境下安装torch 1.9.0 cu111和torchvision 0.10.0 cu111。你可以在github上找到该项目的源代码地址：https://github.com/yanyide123/picture_classification_pytorch。

关于如何运行该项目，你可以在draw_image文件夹中找到tsne.py程序，直接运行该程序即可。该程序与petrolem_dataset.py和resnet.py相关联。petrolem_dataset.py用于设置对应分类类别的颜色，按照自己的标签进行设置。resnet.py则是用于图片映射使用的网络，该项目中使用的是resNet101网络。你还可以参考以下链接了解更多关于t-SNE的特征可视化和UMAP的使用方法：

- https://learnopencv.com/t-sne-for-feature-visualization/
- https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/basic_usage.html

如果你有其他

相关问题

CNN 图像分类 pytorch

CNN图像分类pytorch是使用pytorch框架实现的一种卷积神经网络（CNN）模型，用于对图像进行分类任务。CNN模型在图像处理中被广泛应用，可以通过学习图像的特征来进行分类。引用[1]中提到了一篇关于CNN理论知识的文章，可以通过阅读该文章来了解CNN的原理和运作方式。引用中提到了一个使用pytorch搭建的CNN LSTM Attention网络项目代码，适合初学者学习。而引用中给出了安装pytorch的代码，包括torch和torchvision的版本和下载链接。

所以，CNN图像分类pytorch是指使用pytorch框架实现的一种卷积神经网络模型，可用于对图像进行分类任务。如果你对CNN的理论知识感兴趣，可以阅读引用中提到的文章。如果你想学习搭建CNN LSTM Attention网络，可以参考引用中的项目代码。而要安装pytorch框架，可以使用引用中提供的代码进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CNN图片分类(Pytorch)](https://blog.csdn.net/weixin_44491423/article/details/121892838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据](https://download.csdn.net/download/2301_79009758/88247134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch图像识别实战

这篇引用提供了一个基于PyTorch的图像识别实战，通过迁移学习的方法实现对112种不同花的图像识别和分类。具体步骤如下：
1. 数据预处理：使用torchvision中的transforms对数据进行预处理，包括resize、crop、normalize等操作。
2. 加载数据集：使用torchvision中的datasets加载数据集，并使用torch.utils.data中的DataLoader进行数据批量加载。
3. 构建模型：使用PyTorch中的预训练模型，如ResNet、VGG等，进行迁移学习，同时根据数据集的类别数构建全连接层。
4. 训练模型：定义损失函数和优化器，使用GPU进行训练，并记录训练过程中的loss和accuracy。
5. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，并计算模型的准确率。