在pytorch用resnet50完成对图像进行能见度检测的代码

以下是使用 PyTorch 和 ResNet50 进行图像能见度检测的示例代码：

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

# 加载ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 图像转换
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])
])

# 加载图像
img = Image.open("test_image.jpg")

# 应用变换
img_t = transform(img)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)

# 推理模型
out = model(batch_t)

# 获取预测结果
_, index = torch.max(out, 1)

# 输出结果
if index[0] == 0:
    print("能见度较差")
else:
    print("能见度良好")

在这个例子中，我们首先加载 ResNet50 模型，并将其设置为评估模式。然后，我们使用 PyTorch 的 transforms 模块将图像转换为 PyTorch 张量，并应用一系列变换来归一化图像。

接下来，我们将处理后的图像传递给模型进行推理，并使用 PyTorch 的 max 函数获取预测结果。最后，根据预测结果输出能见度的标签。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况下，您可能需要对代码进行更多的修改来适应您的特定任务和数据集。