ResNet18是一种深度卷积神经网络,属于ResNet(残差网络)系列。它通过引入残差块(residual blocks)解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和表示瓶颈问题。ResNet18包含18层卷积层,适合用于图像分类、物体检测等任务。
ResNet18是一种前馈神经网络,具体类型为卷积神经网络(CNN)。
以下是一个使用PyTorch加载预训练ResNet18模型并进行图像分类的示例代码:
import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
# 加载并预处理测试图像
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = Image.open(image_path)
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
# 模型推理
with torch.no_grad():
output = model(image_tensor)
# 结果解析
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
predicted_class = model.classes[predicted_idx.item()]
print(f'The predicted class is: {predicted_class}')
通过以上步骤和代码示例,你应该能够成功读取并分类ResNet18的测试图像。
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