使用预训练的 ImageNet 模型进行图像分类

最新推荐文章于 2025-10-09 15:46:49 发布

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文章标签：分类数据挖掘人工智能机器学习-深度学习

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本文详述如何利用预训练的ImageNet模型进行图像分类，介绍使用Python和PyTorch库加载ResNet-50模型，对图像进行预处理，包括缩放、裁剪和标准化，并展示完整代码示例。

图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及将输入的图像分为不同的预定义类别。近年来，深度学习的发展使得图像分类取得了显著的进展。预训练的 ImageNet 模型是一种常用的方法，它是在大规模图像数据集 ImageNet 上进行训练得到的，可以用于快速且准确地进行图像分类。本文将详细介绍如何使用预训练的 ImageNet 模型进行图像分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些必要的工具和库。在这个例子中，我们将使用Python编程语言和PyTorch深度学习库。确保已经安装了Python和PyTorch，并导入所需的库：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

接下来，我们需要加载预训练的 Im

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