如何对我的图像集使用我的类型<torchvision.models>进行预测？Python / Torchvision / PyTorch

要对图像集使用torchvision.models进行预测，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

import torch
import torchvision
from torchvision import models, transforms

加载预训练模型：

model = models.<ModelName>(pretrained=True)

其中，<ModelName>是torchvision.models中的预训练模型名称，例如resnet18、vgg16等。通过设置pretrained=True，可以加载已经在大规模图像数据集上预训练好的模型权重。

对图像集进行预处理：

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(<size>),
    transforms.CenterCrop(<size>),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

其中，<size>是将图像调整为的大小。transforms.Compose()函数可以将多个图像变换操作组合在一起。常见的预处理操作包括调整大小、裁剪、转换为张量、归一化等。

加载图像集：

dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('<path_to_dataset>', transform=transform)

其中，<path_to_dataset>是图像集所在的路径。ImageFolder类可以方便地加载图像集，并将每个图像与其对应的类别标签关联起来。

创建数据加载器：

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=<batch_size>, shuffle=False)

通过数据加载器，可以将图像集划分为批次进行处理。其中，<batch_size>是每个批次的图像数量。

进行预测：

model.eval()  # 设置模型为评估模式
predictions = []
with torch.no_grad():
    for images, _ in dataloader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        predictions.extend(predicted.tolist())

首先，通过调用model.eval()将模型设置为评估模式，这会关闭一些具有随机性的操作，如Dropout。然后，遍历数据加载器中的每个批次图像，将其输入模型进行预测。最后，将预测结果存储在predictions列表中。

至此，我们完成了对图像集使用torchvision.models进行预测的过程。

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