前言在机器学习和深度学习领域，迁移学习是一种强大的技术，它允许我们将在大型数据集上训练好的模型应用于新的任务或数据集。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch框架和迁移学习技术来实现自行车的分类识别。1、数据集准备参考：上篇文章2、加载预训练模型PyTorch提供了许多预训练的CNN模型，这些模型在大规模数据集（如ImageNet）上已经训练过，可以直接用于我们的任务。以下是一个加载预训练Res
前言迁移学习是一种机器学习方法，它利用已经训练好的模型在新任务上进行训练，从而提高模型的性能和泛化能力。在本文中，我们将使用PyTorch实现一个基于预训练模型的迁移学习模型，用于单车分类识别。项目概述我们的目标是创建一个能够识别不同类型自行车的图像分类模型。为实现这一目标，我们首先需要获取一个包含大量自行车图片的数据集。由于公开可用的数据集可能不完全满足特定需求，我们决定使用爬虫技术从互联网上抓
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