请用pytorch库写一个人脸年龄识别

好的，我们可以使用PyTorch库来实现人脸年龄识别。首先需要准备数据集，可以使用一些公开的人脸数据集，如IMDB-WIKI或UTKFace。这里以IMDB-WIKI数据集为例。

1. 数据集准备

首先下载IMDB-WIKI数据集，可以从以下链接中下载：
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/imdb_crop.tar
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar

将下载好的数据集解压到指定目录中，然后使用OpenCV库读取图片并进行预处理。

2. 模型搭建

我们可以使用CNN网络来构建人脸年龄识别模型。这里我们使用ResNet网络作为基础网络，并在其后面添加全连接层进行分类。具体代码如下：

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class AgeNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(AgeNet, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)
        self.fc = nn.Linear(1000, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet(x)
        x = self.fc(x)
        return x

3. 模型训练

我们可以使用PyTorch的DataLoader和Dataset来加载数据集，然后使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。具体代码如下：

import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import transforms

# 数据预处理
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
train_dataset = AgeDataset(train_data, train_labels, transform=train_transform)
test_dataset = AgeDataset(test_data, test_labels, transform=test_transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 模型训练
model = AgeNet(num_classes=101).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

4. 模型预测

使用训练好的模型对新的人脸图片进行预测，具体代码如下：

import torch.nn.functional as F

# 模型预测
def predict_age(image):
    image = test_transform(image).unsqueeze(0)
    output = model(image.to(device))
    pred = F.softmax(output, dim=1)
    pred = torch.argmax(pred).item()
    
    return pred