pytorch服装分类识别

针对服装分类识别任务，可以使用PyTorch框架进行模型训练和推理。以下是一个简单的流程：

1. 准备数据集：收集并整理带有标签的服装图片数据集。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像增强、数据增强等。
3. 构建模型：选择合适的模型结构，如ResNet、VGG等，并根据数据集进行调整。
4. 模型训练：使用准备好的数据集对模型进行训练，并根据训练结果进行调整。
5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。
6. 模型应用：将训练好的模型应用到实际场景中，进行服装分类识别。