pytorch快手上手——从读取数据到ncnn部署

目录

1. 读取数据集
1.1 torch2yaml
1. 2定义一个dataset类
2. 训练模型
3. 图片分类预测
3.1 python中图片预测
3.2 使用ncnn进行图片分类预测
3.2.1 编译和配置ncnn
3.2.2 pytorch模型转ncnn模型
3.2.2 使用ncnn进行预测
4. 代码链接
5. 参考链接

1. 读取数据集
pytorch默认的数据存放格式如下图所示，使用torchvision.datasets.ImageFolder函数可以直接生成数据和标签，ImageFolder内部使用PIL进行数据读取，在python中使用没有问题，但部署时一般都是采用opencv读取图片的，容易造成数据的不统一，故在python中可以直接使用opencv读取图片代码如下：

1.1 torch2yaml
根据图片存储生成存放图片路径和标签的yaml文件，详细代码如下：
import os
import yaml

# class与label对应关系
class2label =

pytorch快手上手——从读取数据到ncnn部署最先出现在Python成神之路。