如何将文件夹下的png图像集导入resnet模型

要将文件夹下的 PNG 图像集导入 resnet 模型，需要先将图像进行预处理，然后使用 DataLoader 加载图像数据，最后将数据传入 resnet 模型进行训练或预测。

以下是一个简单的代码示例，假设图像位于路径 `./data/images` 下：

import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.models as models

# 定义预处理操作
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])
])

# 加载数据
dataset = ImageFolder('./data/images', transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 加载 resnet 模型
resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 将数据传入模型进行预测
with torch.no_grad():
    for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader):
        output = resnet(data)
        # 处理预测结果...

在上面的代码中，我们使用了 torchvision 中的 ImageFolder 类来加载文件夹下的图像数据，并使用 DataLoader 进行批量处理。预处理操作中包括了图像缩放、中心裁剪、转换为 Tensor 格式以及归一化操作。最后，我们使用了 torchvision.models 中的 resnet18 模型进行预测，将数据传入模型后，可以得到模型的输出结果。