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

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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。