使用PyTorch进行迁移学习进行图像数据集分类的Python实现

使用PyTorch进行迁移学习进行图像数据集分类的Python实现

迁移学习是一种利用预训练模型的技术，通过将已经在大规模数据集上训练过的模型应用于新的任务，从而加快模型的训练速度并提升性能。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现迁移学习，以进行图像数据集分类。

首先，我们需要安装PyTorch。可以通过以下命令使用pip安装PyTorch：

pip install torch torchvision

接下来，我们将使用一个已经在大规模图像数据集上预训练过的模型作为我们的基础模型。在本例中，我们将使用ResNet-50作为基础模型，该模型在ImageNet数据集上进行了训练，并且已经在PyTorch中提供了预训练的权重。我们将使用这些预训练的权重作为我们的初始模型。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet-50模型
model =</