性别识别pytorch

您可以使用PyTorch实现性别识别。首先，您需要准备一个包含男性和女性图像的数据集。然后，您可以使用PyTorch构建一个卷积神经网络（CNN）模型，并使用该数据集对其进行训练。在训练完成后，您可以使用该模型对新的图像进行性别识别。

以下是一个简单的PyTorch CNN模型示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GenderClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GenderClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在训练模型之前，您需要定义损失函数和优化器。对于二分类问题，您可以使用二元交叉熵损失函数，并使用随机梯度下降（SGD）优化器进行优化。

import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

接下来，您可以使用数据集对模型进行训练。以下是一个简单的训练循环示例：

for epoch in range(10):  # 训练10个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每2000个batch打印一次loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

在训练完成后，您可以使用测试集对模型进行评估。以下是一个简单的评估循环示例：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))