200_ISIC2018_checkpoint.pth.tar如何使用

200_ISIC2018_checkpoint.pth.tar是一个PyTorch模型的检查点文件，在使用该模型之前需要先加载它。下面是一个简单的代码示例，演示了如何加载该检查点文件并使用该模型进行图像分类：

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

# 加载模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = torch.load('200_ISIC2018_checkpoint.pth.tar', map_location=device)
model.eval()

# 定义图像变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载测试图像
image = Image.open('test_image.jpg')
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 进行图像分类
with torch.no_grad():
    output = model(image_tensor.to(device))
    _, predicted = torch.max(output.data, 1)

# 输出预测结果
print('Predicted class:', predicted.item())

需要注意的是，该模型的输入图像大小为224x224，RGB通道的像素值需要进行归一化。在上述代码中，我们定义了一个图像变换函数，将输入图像大小调整为224x224，并对其进行归一化处理。在使用该模型进行分类时，需要首先将测试图像通过该变换函数进行预处理，然后将其输入模型中进行分类。