利用PyTorch进行图像分类的迁移学习及特征提取与微调

简介：
本文探讨了如何使用PyTorch框架实施图像分类任务中的迁移学习技术。文章深入解析了预训练模型的应用、特征提取方法以及针对特定数据集对模型进行微调的最佳实践，为读者提供了从理论到实战的全面指南。 flower_photos目录包含5种花朵的原始图片集（雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香）。config.py配置文件将存储驱动程序脚本中使用的重要变量和参数，以便只需在这里定义一次，从而使代码更干净且易于阅读。create_dataloader.py中的help函数用于加载flower_photos目录的数据集，并创建数据加载器。build_dataset.py根据flower_photos目录构建数据集目录，会创建特殊的子目录来存储训练和验证拆分，以供PyTorch的ImageFolder脚本解析并进行模型训练。train_feature_extraction.py执行特征提取的迁移学习并将模型保存到磁盘中；fine_tune.py则执行基于微调的迁移学习，并将生成的模型也存入磁盘。inference.py接受经过训练的PyTorch模型，使用该模型对输入花朵图像进行预测。