用resnet50网络结构预测疾病数据集代码

ResNet-50是一种深度卷积神经网络结构，常用于图像分类任务。下面是使用ResNet-50网络结构进行疾病数据集预测的代码示例：

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

# 加载预训练的ResNet-50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 图像预处理
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])
])

# 加载图像并进行预测
def predict_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    output = model(image)
    _, predicted_idx = torch.max(output, 1)
    return predicted_idx.item()

# 预测疾病数据集中的图像
image_path = 'path_to_image.jpg'
predicted_label = predict_image(image_path)

# 输出预测结果
print(f"Predicted label: {predicted_label}")

请注意，上述代码中的`path_to_image.jpg`需要替换为你实际的图像路径。此外，还需要安装`torch`和`torchvision`库。