inceptionv3怎么用

要在PyTorch中使用Inceptionv3，你需要完成以下几个步骤：

1. 首先，你需要导入所需的库和模块。你可以使用以下代码导入所需的库：

from __future__ import print_function
from __future__ import division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import torchvision

2. 接下来，你需要获取Inceptionv3的代码实现。你可以从GitHub上找到GoogLeNetv3_Pytorch库的链接(https://github.com/AlgorithmicIntelligence/GoogLeNetv3_Pytorch/tree/master/models)，下载Inceptionv3的代码。

3. 导入Inceptionv3模型。你可以使用以下代码导入模型：

from models.inception_v3 import Inception3

4. 创建Inceptionv3的实例。你可以使用以下代码创建一个实例：

model = Inception3()

5. 输入预处理。在使用Inceptionv3之前，你需要对输入图像进行一些预处理操作。你可以使用以下代码来进行预处理：

def _transform_input(self, x):
    if self.transform_input:
        x_ch0 = torch.unsqueeze(x[:, 0], 1) * (0.229 / 0.5) + (0.485 - 0.5) / 0.5
        x_ch1 = torch.unsqueeze(x[:, 1], 1) * (0.224 / 0.5) + (0.456 - 0.5) / 0.5
        x_ch2 = torch.unsqueeze(x[:, 2], 1) * (0.225 / 0.5) + (0.406 - 0.5) / 0.5
        x = torch.cat((x_ch0, x_ch1, x_ch2), 1)
    return x

6. 输入图像的尺寸要与模型的要求一致。你需要将图像调整为模型所需的输入尺寸。你可以使用以下代码调整图像的尺寸：