PyTorch開源圖像分類工具箱MMClassification怎么使用

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MMClassification是一個基于PyTorch的開源圖像分類工具箱，是OpenMMLab項目的一部分，源碼傳送門，最新發(fā)布版本為v0.23.2，License為Apache-2.0。它支持在Windows、Linux和Mac上運行。

1.安裝：使用conda安裝

(1).創(chuàng)建openmmlab虛擬環(huán)境：

conda create -n openmmlab python=3.8
conda activate openmmlab

(2).安裝PyTorch：這里PyTorch使用1.11.0版本，CUDA使用10.2版本，此CUDA版本對PyTorch各版本都支持

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

(3).安裝MMCV：MMCV有兩個版本，這里安裝帶CUDA的mmcv-full

1).mmcv-full: 完整版，包含所有的特性以及豐富的開箱即用的CUDA算子，安裝此版本需要較長時間。

2).mmcv：精簡版，不包含CUDA算子但包含其余所有特性和功能，類似MMCV 1.0之前的版本。

不要在同一個環(huán)境中安裝兩個版本，否則可能會遇到類似ModuleNotFound的錯誤。在安裝一個版本之前，需要先卸載另一個：

pip uninstall mmcv-full
pip uninstall mmcv

注意：這里mmcv-full使用1.5.3版本。CUDA版本和PyTorch版本與安裝PyTorch時保持一致

pip install mmcv-full==1.5.3 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch2.11.0/index.html

(4).安裝MMClassification：沒有通過源碼安裝

pip install mmcls==0.23.2

2.測試：

ImageNet數(shù)據(jù)集：是根據(jù)WordNet層次結(jié)構(gòu)組織的圖像數(shù)據(jù)集，ImageNet_1000_label中給出了1000類別中l(wèi)abel對應(yīng)的id值。

(1).下載模型(checkpoint)：

def download_checkpoint(path, name, url):
	if os.path.isfile(path+name) == False:
		print("checkpoint(model) file does not exist, now download ...")
		subprocess.run(["wget", "-P", path, url])
path = "../../data/model/"
checkpoint = "vgg19_batch356_imagenet_20210208-e6920e4a.pth"
url = "https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/vgg/vgg19_batch356_imagenet_20210208-e6920e4a.pth"
download_checkpoint(path, checkpoint, url)

(2).根據(jù)配置文件和checkpoint文件構(gòu)建模型：

config = "../../src/mmclassification/configs/vgg/vgg19_8xb32_in1k.py"
model = init_model(config, path+checkpoint, device)

(3).準備測試圖像：原始圖像來自網(wǎng)絡(luò)

image_path = "../../data/image/"
image_name = "6.jpg"

(4).進行推理：

result = inference_model(model, image)
print(mmcv.dump(result, file_format='json', indent=4))
# show_result_pyplot(model, image, result)

執(zhí)行結(jié)果如下圖所示：

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