ImageClassifier：基于神经网络的图像分类器，带有python命令行界面应用程序-源码

深度学习•挑战：深度学习模块的Udacity数据科学家纳米学位项目名为“具有深度学习的图像分类器”，它试图训练图像分类器识别不同种类的花朵。 我们可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们必须训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们使用了102种花卉类别的数据集（ ）。 •解决方案：使用火炬视觉加载数据。 数据集分为三个部分：训练，验证和测试。 对于训练，应用了变换，例如随机缩放，裁剪和翻转。 这将有助于网络泛化，从而带来更好的性能。 还需要加载从类别标签到类别名称的映射。 在训练和测试模型之后，为分类写了推理。 然后处理PIL图像以在PyTorch模型中使用。 •结果：使用以下软件和Python库：Torch，PIL，Matplotlib.pyplot，Numpy，Seaborn，Torchvision。 因此，上述方法的结