如何用pytouch使用resnet101预训练模型进行图片树叶分类，

好的，你可以按照以下步骤使用PyTorch编写使用resnet101预训练模型进行图片树叶分类的代码：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

2. 定义数据预处理：

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])
])

3. 加载数据集：

dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='path/to/dataset', transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

4. 加载预训练模型：

model = models.resnet101(pretrained=True)

5. 修改模型的最后一层：

num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 176)

在这里，176是你数据集中的类别数。

6. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

7. 训练模型：

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这里，我们训练模型10个epoch。

8. 在测试集上进行评估：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in testloader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the model on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))

这些是使用PyTorch编写使用resnet101预训练模型进行图片树叶分类的基本步骤。你需要根据自己的具体情况进行相应的修改。