torch使用vgg16搭建图片识别模型,并使用本地的数据集,并在另一个python上进行图片测试
时间: 2023-12-29 09:06:46 浏览: 32
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,你需要按照上一个问题中的步骤,使用VGG16模型训练一个图像分类器,并将训练好的模型保存下来。
然后,在另一个Python文件中,你需要加载保存的模型,并使用它进行图像分类。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载模型
model = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
model.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(25088, 4096),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 10)
)
model.load_state_dict(torch.load('vgg16_model.pth'))
model.eval()
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载图像并进行预处理
img = Image.open("test.jpg")
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)
# 使用模型进行图像分类
output = model(img)
_, predicted = torch.max(output, 1)
# 打印预测结果
print(predicted)
```
这个示例代码中,我们首先加载保存的VGG16模型,并将其转换为分类器。然后加载要测试的图像,并使用预处理函数对其进行预处理。接着将预处理后的图像输入到模型中,并得到预测结果。最后打印预测结果,即可完成图像分类。