ResNet残差网络:PyTorch实现鲜花种类分类

本文介绍了如何利用PyTorch构建ResNet残差网络进行鲜花种类的图像分类。通过定义ResNet的基本模块和整体结构,结合训练和测试函数,以及数据预处理,最终实现模型训练和应用。

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在计算机视觉领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种非常强大的工具,可以用于图像分类任务。而ResNet(Residual Network)是一种深度残差网络结构,通过引入残差连接来解决深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。本文将介绍如何使用PyTorch实现ResNet残差网络,并使用该网络对鲜花种类进行分类。

首先,我们需要导入必要的库和模块:

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as</
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