16、图像分类：从迁移学习到实际应用

图像分类：从迁移学习到实际应用

1. 迁移学习中的年龄与性别预测

在图像分类任务里，迁移学习是一种强大的技术，能在少量数据下实现高精度。不过，在年龄与性别预测任务中，之前的代码存在一些问题。例如，预测结果不稳定，年龄值会因图像方向和光照条件大幅变化。此时，数据增强就派上用场了。而且，若只提取面部区域进行模型训练，可避免背景信息对预测的干扰。

为简化代码，我们引入了 torch_snippets 库。这个库整合了许多常用功能，让代码更简洁。以下是使用该库进行年龄与性别预测模型训练的步骤：
1. 安装并加载库 ：

!pip install torch_snippets
from torch_snippets import *

这个库能让我们轻松加载重要的 torch 模块和实用工具，如 NumPy 、 pandas 、 Matplotlib 等。
2. 下载数据并创建数据集类 ：

class GenderAgeClass(Dataset):
    ...
    def __getitem__(self, ix):
        ...
        age = f.age
        im = read(file, 1)
        return