明星图片分类PyTorch代码模板
明星图片分类的代码模板挺适合拿来练手的，尤其是你刚接触图像分类或深度学习那会儿，用它来跑通一遍流程，比较稳。
明星图片分类的代码模板挺适合拿来练手的，尤其是你刚接触图像分类或深度学习那会儿，用它来跑通一遍流程，比较稳。整个项目结构清晰，train.py和predict.py两个文件是主入口，改好数据路径，直接运行就行，挺省事。
用的是常规套路，图像数据组织好之后，模型就能顺利开始训练。你可以在这个模板上套入自己的ResNet、EfficientNet，甚至自定义的 CNN，结构通用性蛮强的，改动成本不高。代码写得也比较干净，没有花里胡哨的封装。
训练完模型之后，预测部分也简洁，不绕圈子。想用在自己的图像项目上，像猫狗识别、商品分类、叶子病害识别这些都可以直接套进来用。响应也快，日志和打印信息还挺直观的。
你要是对图像分类还不太熟，可以先去看看这篇基于 PyTorch 的鸟类图像分类模型构建与训练，讲得蛮细；还有基于 TensorFlow 实现的 ResNet 图像分类模型，适合换个框架对比看看。
如果你想继续深入，可以翻下这几个：
- Crops Classify Python 图像分类模型（应用场景比较接地气）
- 星系图像分类 CNN 代码资源（适合看 CNN 结构）
- Pytorch 图像分类完整教程（教程路线清晰）
用的时候记得改下data文件夹的内容，保持格式一致，不然读数据那步会报错。整体来说是个还不错的模板，适合做基础练习或当作自己的项目骨架来改。
文件大小：265.55MB
评论区