我想要一个基于transforms2.0的花卉图像识别的python程序

好的，以下是一个基于PyTorch和transforms2.0的花卉图像识别程序：

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

# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 设置图像变换
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])
])

# 加载标签
with open('imagenet_classes.txt') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载图像
image = Image.open('flower.jpg')

# 对图像进行变换
image = transform(image)

# 添加一个维度，使图像成为模型可接受的形状
image = image.unsqueeze(0)

# 将图像输入模型并获取输出
output = model(image)

# 获取预测结果
prediction = torch.argmax(output)

# 打印预测结果
print(classes[prediction])

该程序使用了PyTorch中的ResNet-18模型进行图像识别。程序先加载了预训练好的模型，然后定义了一系列图像变换（包括大小调整、剪裁、转换为张量和标准化）。接着，程序加载了一个包含所有标签的文件，并打开要进行识别的图像。程序将图像进行变换，并将其添加一个维度，以使其成为模型可接受的形状。最后，程序将图像输入模型并获取输出，然后获取预测结果并将其打印出来。

请注意，在运行该程序之前，你需要下载并保存一个包含所有标签的文本文件（例如，imagenet_classes.txt），以及一张要进行识别的花卉图像（例如，flower.jpg）。