PyTorch做身份证照片分类

怎么使用PyTorch做图片分类，图片库是身份证照片，分为三类：身份证正面、身份证反面、真人手持身份证。

首先，需要准备好身份证照片数据集。可以使用Python的PIL库将图片缩放至统一的大小，也可以使用PyTorch的transforms.Compose()函数进行数据增强，如随机裁剪、随机旋转、随机水平翻转等。

然后，按照数据集的文件夹结构，可以使用PyTorch的ImageFolder()函数读取数据集，并且可以通过to_tensor()函数将图片转化为Tensor类型的数据，方便进行后续的计算。

接着，需要搭建卷积神经网络模型，可以使用PyTorch自带的预训练模型，如VGG、ResNet、Densenet等，也可以自行设计模型。在模型的最后一层加上softmax函数，用于将卷积神经网络的输出转化为各分类的概率值。

接下来，可以通过PyTorch的Criterion()函数选择交叉熵损失函数，优化器可以选择Adam或SGD。然后，结合DataLoader()函数可以进行训练。使用torch.utils.data.DataLoader将数据集封装成迭代器形式，批量遍历训练集，并使用backward()函数进行反向传播，进行模型的训练。

在模型训练完毕后，可以使用模型的eval()函数进行模型评估，并使用测试集进行模型测试，最后输出模型的总体预测准确率。

代码实现示例如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader

# 数据集路径
data_path = './data'

# 定义数据预处理方法
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(299),
    transforms.CenterCrop(299),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载训练集/测试集
train_dataset = datasets.ImageFolder(root=data_path + '/train', transform=data_transforms)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

test_dataset = datasets.ImageFolder(root=data_path + '/test', transform=data_transforms)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(in_features=128 * 18 * 18, out_features=1024),
    nn.ReLU(),
    nn.Dropout(0.5),
    nn.Linear(in_features=1024, out_features=3),
    nn.Softmax(dim=1)
)

# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(30):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

        if i % 50 == 49:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 50))
            running_loss = 0.0

# 模型测试
correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))