该博客介绍了如何利用PyTorch进行图像分类任务。首先，通过torchvision.transforms进行数据预处理，包括数据增强。接着，创建dataloader以高效读取数据。在模型设置上，选用预训练的经典网络，并调整最后的全连接层以适应自定义任务。通常只需训练网络的最后一层，以实现更快收敛。最后，讨论了模型的保存方法。
基于经典网络训练图像分类
数据预处理部分：
可以利用torchvision.transforms模块进行数据增强，及数据预处理
制作可以读取数据的dataloader
网络模型设置：
可以加载预训练模型，例如torchvision经典网络框架
可以更改最后的head层训练自己的任务，大多为全连接层
前几层多为特征提取我们可以只训练最后任务层
网络模型保存
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