如何运用PyTorch实现长尾图像分类任务的技术详解？

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目录+概述：一. 数据准备二. 定义一个卷积神经网络三. 完整代码如下：+总结+概述：本文将介绍如何通过组织自己的训练数据，使用PyTorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现图像识别。

目录

• 概述：
• 一. 数据准备
• 二.定义一个卷积神经网络
• 三.完整代码如下：
• 总结

概述：

本文将通过组织自己的训练数据，使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！本篇文章以识别阳台为例子，进行讲述。

一. 数据准备

深度学习的基础就是数据，完成图像分类，当然数据也必不可少。先使用爬虫爬取阳台图片1200张以及非阳台图片1200张，图片的名字从0.jpg一直编到2400.jpg，把爬取的图片放置在同一个文件夹中命名为image（如下图1所示）。