使用vgg对1*28*28的灰度图进行识别pytorch

首先，我们需要将1*28*28的灰度图转换为3*28*28的RGB图像。这可以通过使用PyTorch中的torchvision.transforms模块中的ToPILImage和ToTensor转换函数来实现。

接下来，我们需要加载预训练的VGG模型，并对图像进行预处理。VGG模型的预处理方式是将RGB图像的像素值减去ImageNet数据集的均值，然后将其除以标准差。这可以通过torchvision.transforms.Normalize函数来完成。

最后，我们可以将处理后的图像输入VGG模型中，得到分类结果。

下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import vgg16

# 加载预训练的VGG模型
model = vgg16(pretrained=True)

# 定义预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Grayscale(num_output_channels=3),
    transforms.Resize((28, 28)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图像并进行预处理
image = torch.randn(1, 1, 28, 28)
image = preprocess(image)

# 将图像输入模型
output = model(image)

# 输出分类结果
print(output.argmax())

请注意，由于我们的输入图像非常小，因此VGG模型可能无法在此问题上表现良好。您可以尝试使用更小的模型，例如LeNet或AlexNet。