pytorch argmax_轻松学Pytorch-使用ResNet50实现图像分类

来源：磐创AI

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本文介绍pytorch中最重要的组件torchvision，它包含了常见的数据集、模型架构与预训练模型权重文件、常见图像变换、计算机视觉任务训练。

Hello大家好，这篇文章给大家详细介绍一下pytorch中最重要的组件torchvision，它包含了常见的数据集、模型架构与预训练模型权重文件、常见图像变换、计算机视觉任务训练。可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。

模型

Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包括：

AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNetInception v3GoogLeNetShuffleNet v2MobileNet v2ResNeXtWide ResNetMNASNet

这里我选择了ResNet50，基于ImageNet训练的基础网络来实现图像分类， 网络模型下载与加载如下：

model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).eval().