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。