PyTorch 实战 | 第2周：彩色图片识别，告别黑白时代！

人工智能

2023-10-13 21:40:57

引言

在上一周的 PyTorch 实战中，我们成功地完成了黑白图像识别。本周，我们将更进一步，探索色彩缤纷的图像世界，揭秘 PyTorch 如何赋能计算机识别彩色图片。

PyTorch 图像处理

PyTorch 为图像处理提供了丰富的工具集，包括图像加载、预处理、转换和显示。其中，我们重点介绍以下几个关键函数：

torchvision.datasets: 用于加载常用图像数据集，如 CIFAR-10 和 ImageNet。
torchvision.transforms: 提供图像预处理和转换功能，如调整大小、裁剪、翻转和标准化。
torchvision.models: 包含预训练的图像分类模型，可用于图像识别任务。
matplotlib.pyplot: 用于图像显示和可视化。

彩色图片识别模型

彩色图片识别模型与黑白图片识别模型在结构上基本相同，但由于彩色图像包含更多的信息，因此需要更复杂的网络结构来提取特征。在本例中，我们将使用 ResNet-18 模型，它是一种流行的图像分类模型，以其深度和准确性而闻名。

示例代码

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 CIFAR-10 数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(
    root='./data', 
    train=True, 
    download=True, 
    transform=transforms.ToTensor()
)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset=train_dataset, 
    batch_size=64, 
    shuffle=True
)

# 定义模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失
        loss = loss_fn(outputs, labels)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # 更新权重
        optimizer.step()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_resnet18.pt')