pytorch 读取文件夹中的图片类别,对图片进行resnet
时间: 2023-05-21 14:03:28 浏览: 111
分类的代码应该怎么写?
可以使用PyTorch中的torchvision库来实现这个功能。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载数据集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/folder', transform=transform)
# 加载预训练的ResNet模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 对每张图片进行预测
for image, label in dataset:
# 将图片转换为模型输入所需的格式
image = image.unsqueeze(0)
# 使用模型进行预测
output = model(image)
# 获取预测结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
# 打印预测结果
print('Predicted class:', predicted.item())
```
这个代码可以读取指定文件夹中的图片,并使用预训练的ResNet模型对图片进行分类。需要注意的是,这个代码中的路径需要根据实际情况进行修改。