【源码】基于Python和PyTorch框架的图像分类系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架构建的图像分类系统。提供多种ResNet系列模型（如ResNet18、ResNet34、ResNet50等）处理图像分类任务，详细实现了模型的训练、验证和测试过程，包含对验证集和测试集的深入分析，便于开发者了解模型在不同数据集上的性能表现。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：支持多种ResNet系列模型，开发者可按需选择不同复杂度的模型。
2. 数据处理：实现图像数据的加载与预处理，包括随机裁剪、张量转换等操作。
3. 训练与验证：训练时可用验证集调整模型超参数，选择最佳超参数优化性能。
4. 测试评估：用测试集对训练好的模型进行最终性能评估，避免过拟合，确保泛化能力。
5. 参数记录：通过JSON文件记录训练过程的参数配置，方便后续分析和复现实验。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch框架，以及tqdm、torchvision等项目依赖库。
2. 数据准备：将图像数据集按指定格式放在相应目录（如data/train、data/val、data/test）。
3. 模型训练：运行train.py或train_update.py进行模型训练，可按需修改参数配置。
4. 模型测试：运行test_main.py或test.py对训练好的模型进行测试，查看测试集性能指标。
5. 结果分析：根据测试结果分析模型性能，必要时调整参数或更换模型重新训练。

下载地址

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