人脸识别二分类模型代码 pytorch

在PyTorch中实现人脸识别的二分类模型，通常我们会使用预训练的人脸识别模型，例如FaceNet或者MTCNN作为基础，然后进行微调。下面是一个简单的示例，展示如何使用预训练的ResNet或者VGG等网络进行人脸检测并进行二分类：

import torch
from torchvision.models import resnet18
from torchvision.transforms import ToTensor

# 加载预训练模型
model = resnet18(pretrained=True)
num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, 2)  # 将最后一层从原类别数改为2（二分类）

# 定义转换器
transform = ToTensor()

# 假设你有训练图片和对应的标签
train_images = ...  # 图片路径列表
train_labels = ...  # [0, 1]表示非人脸和人脸

# 训练前的数据预处理
train_dataset = MyCustomDataset(train_images, train_labels, transform=transform)

# 创建DataLoader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
test_images = ...
test_labels = ...
test_dataset = ...  # 类似于train_dataset但用于测试
test_loader = ...  # 类似于train_loader但用于测试集
# 在这里评估模型性能

注意：这只是一个简化的示例，实际项目中还需要考虑更复杂的数据预处理，数据增强，以及模型验证和保存等问题。