Pytorch迁移学习训练自己的图像分类模型【两天搞定AI毕设】

【子豪兄带你两天搞定AI毕业设计】
使用深度学习框架Pytorch，在ImageNet预训练图像分类模型（例如Resnet18）基础上，对自己的30类水果图像分类数据集进行迁移学习（transfer learning）微调（fine-tuning）训练，得到自己的图像分类模型。
在训练过程中，记录训练集和测试集的损失函数、准确率、Precision、Recall、f1-score等评估指标，使用wandb可视化面板监控。
为后续的新图像预测、测试集评估、可解释性分析、模型部署，奠定算法基础。
代码教程：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset
代码运行云GPU环境：https://featurize.cn/?s=d7ce99f842414bfcaea5662a97581bd1