image_classifier_pytorch:udacity_intro_to_ml_with_pytorch_project...

简介：
在本项目中，我运用深度学习技术训练了一个图像分类器，并利用vg16_nb预训练模型对花卉图像进行分类。 这种模式应用的一个实例是，通过智能手机扫描一朵花，应用程序能够识别并告知用户该花卉的种类。 然而，该模型也可以在您选择的任何数据集上进行重新训练。 例如，您可以利用它来识别汽车，通过将摄像头对准汽车，应用程序便能准确地告诉您汽车的品牌和型号。 关于使用方法，您可以下载包含102个花卉类别的运行文件，并执行`train.py`命令来训练模型。 基本用法如下： `python train.py data_directory` 。 您还可以通过指定目录来保存检查点： `python train.py data_dir --save_dir save_directory` 。 此外，您可以通过选择不同的架构来调整模型： `python train.py data_dir --arch vgg13` 。 最后, 您可以设置超参数以优化模型的性能。