Inception V3 pytorch-摩杜云开发者社区

教你如何实现Inception V3 pytorch

1. 介绍

Inception V3是一个非常流行的图像分类模型，它在ILSVRC 2015的比赛中获得了第一名。它由Google的研究团队开发，是深度学习领域的一个里程碑。

在本文中，我将教会你如何使用PyTorch库实现Inception V3模型。

2. 流程概览

下面是整个实现Inception V3的流程的概览。

journey
    title 实现Inception V3流程
    section 下载预训练模型
    section 加载模型结构
    section 下载测试图片
    section 数据预处理
    section 运行模型

3. 下载预训练模型

第一步是下载Inception V3的预训练模型权重。这些权重已经在大型图像数据集上进行了训练，并且可以作为我们实现的起点。

在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.inception_v3模块来下载预训练模型。

import torchvision.models as models

# 下载预训练模型
model = models.inception_v3(pretrained=True)

这样，我们就成功地下载了Inception V3的预训练模型。

4. 加载模型结构

接下来，我们需要加载下载的预训练模型的结构，并且将其部署为可用的模型。

import torch

# 加载模型结构
model = models.inception_v3(pretrained=True)

# 部署为可用模型
model.eval（)

这里的eval（)函数用于将模型设置为评估模式，这样模型在进行推理时会有更高的性能。

5. 下载测试图片

为了测试我们的模型，我们需要下载一些图片作为输入。这些图片将在接下来的步骤中用于推理。

import urllib

# 下载测试图片
url = "
filename = "image.jpg"
urllib.request.urlretrieve(url, filename)

在上面的代码中，我们使用urllib库下载了一张测试图片，并将其保存为image.jpg。

6. 数据预处理

在将图片输入到模型之前，我们需要进行一些数据预处理的步骤。

from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 加载图片
image = Image.open("image.jpg")

# 预处理步骤
preprocess = 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])
])

# 对图片进行预处理
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

上述代码中，我们使用PIL库加载了下载的图片，然后使用torchvision.transforms库中的预处理步骤对图片进行预处理。这些步骤包括将图片的大小调整为256x256像素，居中裁剪为224x224像素，转换为张量，并对像素值进行归一化。

最后，我们将预处理后的图片转换为输入张量，并将其添加一个维度以适应模型的输入要求。

7. 运行模型

最后一步是运行我们的模型，并输出分类结果。

import torch.nn.functional as F

# 运行模型
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)

# 输出分类结果
probabilities = F.softmax(output[0], dim=0)

在上述代码中，我们使用torch.no_grad()上下文管理器来关闭梯度计算，因为我们只是进行推理而不需要计算梯度。

然后，我们使用model来运行我们的模型，并得到输出。最后，我们使用torch.nn.functional.softmax()函数将输出转换为概率分布。

8. 完整代码

下面是实现Inception V3的完整代码。

import torchvision.models as models
import urllib
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms