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在香港服务器Torch中进行图像分类任务通常涉及以下步骤：

准备数据集：首先，需要准备包含训练和测试图像的数据集。可以使用Torch的image库来加载和处理图像数据。

定义模型架构：接下来，需要定义一个适合图像分类任务的模型架构。可以使用Torch提供的预训练模型，如VGG、ResNet、DenseNet等，也可以自定义模型架构。

定义损失函数：为了训练模型，需要定义一个损失函数来衡量模型预测与真实标签之间的差异。常用的损失函数包括交叉熵损失函数。

训练模型：使用训练集对模型进行训练。可以使用Torch提供的nn模块来构建模型，并使用optim模块来定义优化器进行参数更新。

评估模型性能：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型在测试集上的准确率等性能指标。

下面是一个简单的示例代码，演示如何在Torch中进行图像分类任务：

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torchvision import models, datasets, transforms

# 准备数据集

transform = transforms.Compose([

transforms.Resize(256),

transforms.CenterCrop(224),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

])

train_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/train/dataset', transform=transform)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

test_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/test/dataset', transform=transform)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 定义模型架构

model = models.resnet18(pretrained=True)

num_ftrs = model.fc.in_features

model.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(train_dataset.classes))

# 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型

model.train()

for epoch in range(10):

for inputs, labels in train_loader:

optimizer.zero_grad()

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, labels)

loss.backward()

optimizer.step()

# 评估模型性能

model.eval()

correct = 0

total = 0

with torch.no_grad():

for inputs, labels in test_loader:

outputs = model(inputs)

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

total += labels.size(0)

correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Test accuracy: {} %'.format(100 * correct / total))

复制代码

在这个示例中，我们使用了预训练的ResNet-18模型进行图像分类任务，使用ImageNet数据集进行预训练。我们定义了一个简单的训练循环来训练模型，并在测试集上评估模型性能。最后，我们输出了模型在测试集上的准确率。

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