pytorch花卉识别代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法提供完整的代码，但是我可以提供一个简单的例子，帮助您了解如何使用PyTorch进行花卉识别。

首先，您需要准备训练数据和测试数据。假设您的数据集包含两个类别：玫瑰和郁金香。您需要将数据集划分为训练集和测试集，并将它们放入相应的文件夹中。

接下来，您需要定义您的模型。在这个例子中，我们使用卷积神经网络（CNN）来进行花卉识别。以下是一个简单的CNN模型代码：

import torch.nn as nn

class FlowerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FlowerClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 28 * 28, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
        x = x.view(-1, 128 * 28 * 28)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个模型中，我们使用了三个卷积层和两个全连接层。在每个卷积层和全连接层之间，我们使用ReLU激活函数来增加模型的非线性性。

接下来，您需要定义您的训练和测试代码。以下是一个训练和测试代码的例子：

import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

# 训练函数
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.cross_entropy(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试函数
def test(model, device, test_loader):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            test_loss += F.cross_entropy(output, target, reduction='sum').item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    print('Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy))

# 加载数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.ImageFolder('train', 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])
    ])),
    batch_size=32, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.ImageFolder('test', 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])
    ])),
    batch_size=32, shuffle=False)

# 训练和测试
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = FlowerClassifier().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(1, 11):
    train(model, device, train_loader, optimizer, epoch)
    test(model, device, test_loader)

在这个代码中，我们首先加载了训练和测试数据，并定义了一个CNN模型。然后，我们使用Adam优化器来训练模型。

在训练函数中，我们首先将数据和目标向量移动到设备上，然后使用模型来计算输出。接下来，我们使用交叉熵损失函数来计算损失，并使用反向传播来计算梯度并更新模型参数。

在测试函数中，我们首先将模型设置为评估模式，并使用测试数据计算模型的性能。我们使用交叉熵损失函数来计算测试损失，并计算模型在测试集上的准确率。

最后，在主函数中，我们使用训练和测试函数来训练和测试模型。我们首先将模型和优化器移动到设备上，然后在10个epoch中训练模型。在每个epoch结束时，我们使用测试数据来评估模型的性能。

这只是一个简单的例子，您可以根据自己的需要对代码进行修改和扩展。