通过pytorch使用resnet50模型对能见度进行检测的代码

以下是一个使用PyTorch实现的ResNet-50模型对能见度进行检测的示例代码：

import torch
import torchvision
import cv2

# 加载ResNet-50模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 加载图片
image_path = 'path/to/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 对图片进行预处理
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToPILImage(),
    torchvision.transforms.Resize((224, 224)),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])
image = transform(image)

# 对图片进行推理
with torch.no_grad():
    image = image.unsqueeze(0)
    output = model(image)
    prediction = torch.argmax(output, dim=1).item()

# 输出预测结果
if prediction == 0:
    print('能见度较好')
elif prediction == 1:
    print('能见度一般')
elif prediction == 2:
    print('能见度较差')

需要注意的是，这个示例代码仅展示了如何使用预训练的ResNet-50模型进行推理，实际上还需要一些其他的工作，比如对模型进行微调、对数据进行预处理等。另外，这个示例代码中使用的类别标签是根据实际情况进行设定的，具体应用中需要根据实际情况进行调整。