python pytorch图像识别基础介绍

Python PyTorch 图像识别基础介绍

图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它可以通过计算机对图像进行分析和理解,从而实现自动化的图像分类、目标检测、图像分割等任务。在 Python PyTorch 中,我们可以使用一些库和工具来实现图像识别。本文将详细讲解 Python PyTorch 图像识别的基础知识和操作方法,并提供两个示例说明。

1. Python PyTorch 图像识别的基础知识

在 Python PyTorch 中,实现图像识别的基础知识包括以下几个方面:

  1. 数据准备:我们需要准备一个包含图像和标签的数据集,可以使用 PyTorch 提供的 torchvision 库来加载和处理数据集。

  2. 模型定义:我们需要定义一个图像识别模型,可以使用 PyTorch 提供的 nn.Module 类来定义模型的结构和参数。

  3. 损失函数定义:我们需要定义一个损失函数,用于评估模型的性能和优化模型的参数。

  4. 优化器定义:我们需要定义一个优化器,用于更新模型的参数和优化模型的性能。

  5. 模型训练:我们需要使用训练数据集来训练模型,并使用验证数据集来评估模型的性能和调整模型的参数。

  6. 模型测试:我们需要使用测试数据集来测试模型的性能和准确率。

以下是 Python PyTorch 图像识别的基础知识示例代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 数据准备
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

# 模型定义
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 损失函数定义
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 优化器定义
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 模型训练
for epoch in range(2):  # 多次循环遍历数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 个小批量数据打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 模型测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在这个示例中,我们首先使用 torchvision 库加载了 CIFAR10 数据集,并将其分为训练数据集和测试数据集。然后,我们定义了一个名为 Net 的图像识别模型,并使用 nn.Module 类来定义模型的结构和参数。接着,我们定义了一个名为 criterion 的交叉熵损失函数和一个名为 optimizer 的随机梯度下降优化器。最后,我们使用 for 循环进行模型训练,并使用测试数据集来测试模型的性能和准确率。

2. Python PyTorch 图像分类的示例

在 Python PyTorch 中,我们可以使用图像识别技术来实现图像分类。以下是一个使用图像识别技术来实现图像分类的示例代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 数据准备
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize(256),
     transforms.CenterCrop(224),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data/test', transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = trainset.classes

# 模型定义
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 53 * 53, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, len(classes))

    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 53 * 53)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 损失函数定义
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 优化器定义
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 模型训练
for epoch in range(2):  # 多次循环遍历数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 个小批量数据打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 模型测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在这个示例中,我们首先使用 torchvision 库加载了一个包含两个子文件夹(train 和 test)的数据集,并将其分为训练数据集和测试数据集。然后,我们定义了一个名为 Net 的图像识别模型,并使用 nn.Module 类来定义模型的结构和参数。接着,我们定义了一个名为 criterion 的交叉熵损失函数和一个名为 optimizer 的随机梯度下降优化器。最后,我们使用 for 循环进行模型训练,并使用测试数据集来测试模型的性能和准确率。

结语

以上是 Python PyTorch 图像识别基础介绍的完整攻略,包括基础知识和图像分类的示例代码。在实际应用中,我们可以根据具体情况来选择合适的方法,以实现高效的图像识别和分类。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python pytorch图像识别基础介绍 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月16日

相关文章

  • 取出预训练模型中间层的输出(pytorch)

    1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型,可以采用直接遍历子模块的方法,取出相应name模块的输出,不对模型做任何改动。该方法的缺点在于,只能得到其子模块的输出,而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型,无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from torchvision.models import res…

    2023年4月5日
    00
  • PyTorch——(7) MNIST手写数字识别实例

    代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms batch_size=200 learning_rate=0.01 epo…

    2023年4月8日
    00
  • pytorch中tensor张量数据基础入门

    pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,…

    2023年4月8日
    00
  • Pytorch多GPU训练

    临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 im…

    2023年4月8日
    00
  • 使用anaconda安装pytorch的实现步骤

    当您需要在您的计算机上安装PyTorch时,使用Anaconda是一种方便的方法。本文将提供使用Anaconda安装PyTorch的详细步骤,并提供两个示例。 步骤1:安装Anaconda 首先,您需要从Anaconda官网下载适用于您的操作系统的Anaconda安装程序。下载完成后,按照提示进行安装。 步骤2:创建虚拟环境 在安装Anaconda后,您需要…

    PyTorch 2023年5月16日
    00
  • pytorch基础

    1.创建一个未初始化矩阵 from __future__ import print_function import torch x = torch.empty(2,3)#uninitialized matrix print(x) 2.均匀分布 x = torch.rand(2,3) print(x) 3.创建一个零矩阵 x = torch.zeros(5,3…

    PyTorch 2023年4月7日
    00
  • Python实现将一段话txt生成字幕srt文件

    要将一段话txt生成字幕srt文件,可以使用Python编程语言来实现。下面是一个完整的攻略,包括两个示例说明。 步骤1:读取txt文件 首先,我们需要读取包含要转换为字幕的文本的txt文件。可以使用Python内置的open()函数来打开文件,并使用read()方法读取文件内容。以下是一个示例: with open(‘input.txt’, ‘r’) as…

    PyTorch 2023年5月15日
    00
  • 莫烦PyTorch学习笔记(六)——批处理

    1.要点 Torch 中提供了一种帮你整理你的数据结构的好东西, 叫做 DataLoader, 我们能用它来包装自己的数据, 进行批训练. 而且批训练可以有很多种途径。 2.DataLoader DataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进…

    PyTorch 2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部