高手进阶：PyTorch框架帮你轻松实现图像分类！

人工智能

2023-10-02 00:17:12

图像分类：开启计算机视觉新境界

踏入图像分类的世界，这是一项激发计算机视觉领域的基石任务，旨在将图像与预先定义的类别相匹配。从人脸识别到医疗诊断，再到自动驾驶，图像分类模型在我们日常生活中发挥着至关重要的作用。

揭开 Softmax 回归模型的神秘面纱

在图像分类中，Softmax 回归模型扮演着至关重要的角色。与传统的线性回归不同，Softmax 回归可以处理多分类问题，它将输入数据映射到概率分布上，其中每个值表示数据属于特定类别的概率。

深入浅出的图像分类数据集

图像分类数据集是训练和评估图像分类模型的基础。这些数据集包含大量标记的图像，已按预定义的类别进行分类。像 ImageNet、CIFAR-10 和 MNIST 这样的数据集是图像分类任务的常用选择。

动手实践：使用 PyTorch 构建 Softmax 回归模型

现在，让我们深入了解一个使用 PyTorch 框架构建的 Softmax 回归模型。首先，我们需要加载必要的库和数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们将定义模型的结构和损失函数，并通过训练和评估步骤来完成模型构建。

代码示例：PyTorch 中的 Softmax 回归模型

以下是 PyTorch 中 Softmax 回归模型的实现代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 加载图像分类数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                               download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                              download=True, transform=transforms.ToTensor())

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义softmax回归模型的结构
class SoftmaxRegression(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, num_classes):
        super(SoftmaxRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.linear(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# 定义损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i, data in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 评估模型在测试集上的性能
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(test_loader):
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))