vgg16预测单张图片分类可能性的代码pytorch

以下是使用PyTorch实现VGG16模型进行单张图片分类预测的代码：

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

# 加载类别名称
with open('imagenet_class_index.json', 'r') as f:
    label_map = json.load(f)
    
# 定义预处理程序
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])
])

# 加载模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'vgg16', pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 加载图像
image = Image.open('test.jpg')

# 对图像进行预处理
image_tensor = transform(image)

# 添加一个维度，以匹配模型输入
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(image_tensor)

# 获取预测结果
pred = output.argmax(dim=1)[0].item()

# 输出结果
print('预测结果：', label_map[str(pred)][1])

在代码中，我们首先加载了ImageNet数据集的标签映射，然后定义了一个预处理程序，用于对输入图像进行预处理。我们使用`torch.hub.load`函数加载了预训练的VGG16模型，并将其设置为评估模式。然后，我们加载了要进行预测的图像，并对其进行预处理。最后，我们使用模型对图像进行预测，并输出预测结果。