pytorch用vgg16训练本地图片得到训练的模型以及拿一张图测试的代码

好的，我可以为您提供相关的代码。

首先，您需要安装PyTorch和torchvision库。如果您使用Anaconda，可以通过以下命令安装：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

接下来，您可以使用以下代码来训练一个VGG16模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as 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])])

# 加载训练数据
trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 加载测试数据
testset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data/test', transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
num_features = vgg16.classifier[6].in_features
vgg16.classifier[6] = nn.Linear(num_features, 2)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(vgg16.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = vgg16(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 保存模型
PATH = './vgg16.pth'
torch.save(vgg16.state_dict(), PATH)

在上述代码中，我们使用ImageFolder加载了训练和测试数据，并使用预定义的VGG16模型。我们还定义了损失函数和优化器，并使用SGD算法进行训练。最后，我们将训练好的模型保存在vgg16.pth文件中。

接下来，我们可以使用以下代码来测试训练好的模型：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
PATH = './vgg16.pth'
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
num_features = vgg16.classifier[6].in_features
vgg16.classifier[6] = nn.Linear(num_features, 2)
vgg16.load_state_dict(torch.load(PATH))
vgg16.eval()

# 加载测试图片并进行预处理
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])])
image = Image.open('./data/test/cat/cat1.jpg')
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
output = vgg16(image)
prediction = torch.argmax(output, dim=1)

# 输出预测结果
if prediction == 0:
    print('This is a cat.')
else:
    print('This is a dog.')

在上述代码中，我们首先加载训练好的模型，然后加载一张测试图片并进行预处理。接下来，我们使用模型进行预测，并输出预测结果。

希望这些代码能够帮助到您。