resnet图像识别代码

ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度学习模型，用于图像识别任务。下面是一个简单的ResNet图像识别代码的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet模型
resnet = models.resnet50(pretrained=True)

# 替换最后一层全连接层
num_classes = 10  # 假设有10个类别
resnet.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, num_classes)

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

# 加载数据集并进行训练
train_loader = ...
test_loader = ...
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = resnet(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在测试集上进行验证
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in test_loader:
            outputs = resnet(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    accuracy = 100 * correct / total
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Test Accuracy: {accuracy:.2f}%')

这段代码使用PyTorch框架实现了一个基于ResNet的图像识别模型。首先，我们加载预训练的ResNet模型，并替换最后一层全连接层以适应特定的类别数量。然后，定义损失函数和优化器。接下来，通过加载训练集和测试集的数据进行训练和验证。在每个训练周期中，我们计算损失并进行反向传播优化模型参数。最后，在测试集上计算准确率并输出结果。