How to clone the official PyTorch Git repo as below and change to that directory by SSH?

如果你想通过SSH克隆PyTorch的官方Git仓库并切换到该目录，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要有一个GitHub帐户，并确保已生成SSH密钥对。如果没有，可以在终端中运行：

   ssh-keygen -t rsa -C "your_email@example.com"

这会生成一对公钥和私钥文件，通常位于`~/.ssh/id_rsa.pub`和`~/.ssh/id_rsa`。

2. 将你的公钥添加到GitHub的SSH设置中。打开GitHub账户设置，找到"SSH and GPG keys"部分，点击"New SSH key"，粘贴公钥内容，给它命名并保存。

3. 现在你可以使用`git clone`命令通过SSH地址克隆PyTorch仓库：

   git clone git@github.com/pytorch/pytorch.git

如果遇到权限问题，可能会提示让你输入密码，这是第一次连接GitHub的正常流程。

4. 克隆完成后，进入新创建的本地仓库目录：

   cd pytorch

5. 若要通过SSH链接访问仓库而不每次都输入密码，可以编辑`~/.ssh/config`文件，添加类似下面的配置：

   Host github.com
       IdentityFile ~/.ssh/id_rsa

这样下次克隆或访问时，系统会自动识别并使用SSH密钥进行身份验证。

相关问题

pytorch卫星图像分类

### 使用 PyTorch 实现卫星图像分类

#### 准备工作
在开始之前，确保安装必要的库并设置好开发环境。可以通过以下命令克隆所需仓库并安装依赖项：

git clone https://github.com/your-repo/srcnn-pytorch.git
cd srcnn-pytorch
pip install -r requirements.txt

这些步骤有助于创建一个稳定的实验平台[^1]。

#### 数据集准备
对于卫星图像分类任务，获取高质量的数据集至关重要。常用的数据集包括 UC Merced 土地利用数据集、NWPU-RESISC45 等。下载合适的数据集后，需对其进行预处理以便于后续训练过程中的高效读取与使用。

#### 图像预处理函数定义
针对特定应用领域（如遥感影像），可能需要自定义一些预处理逻辑。例如，在多光谱或高光谱成像场景下，可以编写专门用于将彩色标签映射到离散类别的辅助方法：

import numpy as np

def image2label(image, colormap):
    """Convert an RGB image to a label matrix."""
    
    # 创建颜色表索引数组
    cm2lbl = np.zeros(256 ** 3)
    for i, color in enumerate(colormap):
        idx = int(color[0]*256**2 + color[1]*256 + color[2])
        cm2lbl[idx] = i
    
    # 转换输入图像至整型格式
    img_array = np.array(image, dtype='int64')
    index_map = (img_array[:, :, 0]*256*256 +
                 img_array[:, :, 1]*256 +
                 img_array[:, :, 2])

    result = cm2lbl[index_map.ravel()]
    return result.reshape(img_array.shape[:2])

此代码片段展示了如何基于给定的颜色映射关系将RGB色彩空间下的像素值转换为相应的类别编号[^2]。

#### 构建分类模型架构
考虑到卫星图像的特点以及计算资源限制，可以选择适合的卷积神经网络结构作为基础框架。比如采用轻量级MobileNetV2或者经典的ResNet系列来进行特征抽取。这里给出一段简单的示例代码展示如何搭建一个基本的CNN分类器：

import torch.nn as nn
from torchvision import models


class SatelliteImageClassifier(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes=10):
        super(SatelliteImageClassifier, self).__init__()
        
        backbone = models.mobilenet_v2(pretrained=True).features
        
        head = [
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(backbone[-1].out_channels, num_classes),
            nn.Softmax(dim=-1)
        ]
        
        self.model = nn.Sequential(
            backbone,
            *head
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)


if __name__ == '__main__':
    model = SatelliteImageClassifier(num_classes=8)  # 假设有8种类别
    print(model)

这段程序说明了怎样通过继承`torch.nn.Module`来自定义一个新的模块，并组合已有的组件快速建立适用于不同应用场景的目标检测系统[^3]。