resnet50图像分类代码

时间: 2023-12-31 08:24:00 浏览: 41
以下是使用ResNet50进行图像分类的代码示例: ```python import torch import torchvision from torchvision import transforms # 加载预训练的ResNet50模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).eval().cuda() # 定义图像预处理的转换操作 tf = 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]) ]) # 加载并预处理图像 image = Image.open('image.jpg') image = tf(image).unsqueeze(0).cuda() # 使用ResNet50进行图像分类 output = model(image) # 获取预测结果 _, predicted_idx = torch.max(output, 1) predicted_label = predicted_idx.item() # 打印预测结果 print("Predicted label:", predicted_label) ``` 请注意,上述代码中的`image.jpg`是待分类的图像文件路径,你需要将其替换为你自己的图像文件路径。

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