resnet50图像分类代码

以下是使用ResNet50进行图像分类的代码示例：

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。