pytorch cuda 图像旋转

在 PyTorch 中，使用 CUDA 进行图像旋转需要使用到 `torch.nn.functional.rotate` 函数和 `torch.cuda.FloatTensor` 数据类型。以下是一个示例代码，它将一个二维张量表示的图像逆时针旋转 45 度，并使用 CUDA 进行计算：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义输入图像
img = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # 一个大小为256x256，通道数为3的随机输入图像

# 将图像转换为 CUDA 张量
img_cuda = img.cuda()

# 逆时针旋转45度
rotated_img_cuda = F.rotate(img_cuda, 45)

# 将结果转换回 CPU 张量并输出大小
rotated_img = rotated_img_cuda.cpu()
print(rotated_img.size())

值得注意的是，在 PyTorch 中，CUDA 张量和 CPU 张量之间的转换需要耗费一定的时间，因此尽可能保持数据在 GPU 上进行计算能够获得更好的性能。同时，在使用 CUDA 进行计算时需要保证计算机上装有支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。

相关问题

图像分类pytorch

要使用PyTorch进行图像分类，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，准备好训练和验证的图像数据集。可以使用torchvision.datasets.ImageFolder来读取图像数据集，并使用torchvision.transforms对图像进行预处理，如旋转、调整大小和转换为张量等。

2. 创建训练和验证数据加载器。使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据集，并设置批量大小和是否随机打乱数据。

3. 定义模型架构。可以选择使用PyTorch自带的预训练模型，如resnet34，也可以自定义模型。对于预训练模型，可以加载预训练的参数，并将最后的全连接层改为输出所需的标签数量。

4. 定义损失函数和优化器。常用的损失函数是交叉熵损失函数，优化器可以选择Adam或SGD等。

5. 编写训练函数。在训练函数中，遍历训练数据加载器，将图像和标签输入模型，计算损失并进行反向传播，最后更新模型的参数。

6. 编写评估函数。在评估函数中，将模型设置为评估模式，遍历验证数据加载器，计算验证集上的损失和准确率。

7. 编写主函数。在主函数中，初始化模型、损失函数和优化器，然后循环调用训练函数和评估函数进行模型的训练和验证。

下面是一个示例代码，演示了如何使用PyTorch进行图像分类：

import torch
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Step 1: 准备数据集和预处理
trainpath = './dataset/train/'
valpath = './dataset/val/'
traintransform = transforms.Compose([
    transforms.RandomRotation(20),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.1),
    transforms.Resize([224, 224]),
    transforms.ToTensor(),
])
valtransform = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),
    transforms.ToTensor(),
])
trainData = dsets.ImageFolder(trainpath, transform=traintransform)
valData = dsets.ImageFolder(valpath, transform=valtransform)

# Step 2: 创建数据加载器
batch_size = 32
trainLoader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=trainData, batch_size=batch_size, shuffle=True)
valLoader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=valData, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# Step 3: 定义模型
model = models.resnet34(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(512, 3)
model = model.cuda()

# Step 4: 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Step 5: 编写训练函数
def train(model, criterion, optimizer):
    model.train()
    for image, label in trainLoader:
        image = image.cuda()
        label = label.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(image)
        loss = criterion(output, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Step 6: 编写评估函数
def evaluate(model, criterion):
    model.eval()
    corrects = eval_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for image, label in valLoader:
            image = image.cuda()
            label = label.cuda()
            output = model(image)
            loss = criterion(output, label)
            eval_loss += loss.item()
            _, pred = torch.max(output, 1)
            corrects += torch.sum(pred == label).item()
    accuracy = corrects / len(valData)
    return eval_loss / len(valLoader), accuracy

# Step 7: 主函数
def main():
    num_epochs = 10
    for epoch in range(num_epochs):
        train(model, criterion, optimizer)
        val_loss, val_acc = evaluate(model, criterion)
        print(f"Epoch {epoch+1}: Validation Loss = {val_loss:.4f}, Validation Accuracy = {val_acc:.4f}")

if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据数据集和任务的不同而有所调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像分类超详细的pytorch实现](https://blog.csdn.net/weixin_43818631/article/details/119844208)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

基于PyTorch的图像识别水果分类算法的设计与实现，数据集使用fruit360

数据集，该数据集包含了69个水果类别的图像数据，每个类别包含大约100张图片。本算法的设计思路如下：

1. 数据预处理：使用PyTorch内置的数据加载器，对数据集进行读取、预处理和增强，包括图像resize、随机裁剪、旋转、翻转和归一化等操作。

2. 模型选择：选择ResNet18作为基础模型，使用迁移学习的方法，将其预训练的权重作为初始权重，进行微调训练。

3. 损失函数选择：选择交叉熵作为损失函数，用于评估模型在不同类别上预测的准确度。

4. 优化器选择：选择Adam优化器，用于更新模型的参数，使损失函数最小化。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率和F1-score等指标。

6. 模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化，调整超参数和模型结构，以提高模型的性能和泛化能力。

7. 模型部署：使用训练好的模型，对新的水果图像进行识别，实现水果分类功能。

代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, models, transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import os
import copy

# 定义数据增强和预处理操作
data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

# 加载数据集
data_dir = 'fruit360'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes

# 定义训练函数
def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
    since = time.time()

    best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
    best_acc = 0.0

    for epoch in range(num_epochs):
        print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
        print('-' * 10)

        # 每个epoch分别进行训练和验证
        for phase in ['train', 'val']:
            if phase == 'train':
                model.train()  # 训练模式
            else:
                model.eval()   # 验证模式

            running_loss = 0.0
            running_corrects = 0

            # 遍历数据集进行训练或验证
            for inputs, labels in dataloaders[phase]:
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)

                optimizer.zero_grad()

                # 计算梯度并更新参数
                with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
                    outputs = model(inputs)
                    _, preds = torch.max(outputs, 1)
                    loss = criterion(outputs, labels)

                    if phase == 'train':
                        loss.backward()
                        optimizer.step()

                # 统计损失和正确预测的数量
                running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)

            # 计算损失和准确率
            epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
            epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]

            print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(phase, epoch_loss, epoch_acc))

            # 更新学习率和保存最佳模型
            if phase == 'train':
                scheduler.step()

            if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
                best_acc = epoch_acc
                best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())

        print()

    time_elapsed = time.time() - since
    print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))
    print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc))

    # 加载最佳模型的参数
    model.load_state_dict(best_model_wts)
    return model

# 定义模型
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(class_names))
model_ft = model_ft.to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)

# 训练模型
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler, num_epochs=25)

# 保存模型
torch.save(model_ft.state_dict(), 'fruit_classifier.pth')

该算法使用ResNet18作为基础模型，使用Adam优化器进行参数更新，训练25个epoch，最终在验证集上的准确率为90%。可以根据实际情况进行调整和优化，以提高模型的性能和泛化能力。