PyTorch图像识别实战：使用ResNet18实现花朵分类
简介
本资源文件提供了一个使用PyTorch框架和ResNet18模型进行花朵分类的实战代码，并附有详细的注解。通过本项目，您可以学习如何使用预训练模型进行迁移学习，并对图像数据进行预处理、数据增强、模型微调等操作。
内容概述
- 数据预处理与增强：包括图像的缩放、旋转、裁剪、翻转、颜色调整等操作，以提高模型的泛化能力。
- 迁移学习：使用预训练的ResNet18模型，并对其进行微调，以适应新的分类任务。
- 模型训练与验证：详细介绍了如何设置优化器、损失函数，以及如何进行模型的训练和验证。
- 模型保存与加载：介绍了如何在训练过程中保存最佳模型，并在测试阶段加载该模型进行预测。
使用方法
- 数据准备：将花朵数据集按照指定格式放置在相应目录中。
- 代码运行：按照代码中的注释，逐步运行各个模块，进行数据加载、模型训练、验证和测试。
- 结果分析：通过训练过程中的输出信息，分析模型的性能，并根据需要调整超参数。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- torchvision
- numpy
- matplotlib
注意事项
- 本项目假设您已经具备一定的深度学习和PyTorch基础知识。
- 在运行代码前，请确保所有依赖库已正确安装。
- 数据集的准备和路径设置需要根据实际情况进行调整。
贡献
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。