从头实现一个自己的汽车识别分类器（下）--汽车识别篇

目录：
爬取数据篇
训练模型篇
汽车识别篇

汽车识别篇

看看训练的模型到底有没有学到什么东西
首先在项目文件夹下打开终端，运行jupyter notebook，编写一个汽车识别的函数。它接受模型，汽车类别，以及一张预测的图片。返回预测图片的汽车类型和置信度。

from models import VGG10
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms as tfs
from dataset import data_set
import matplotlib.pyplot as plt

def car_classifier(model, classes, img):
    data_tfs = tfs.Compose([tfs.Resize([160,160]),
                        tfs.ToTensor(),
                        tfs.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                      std=[0.229, 0.224, 0.225])
                           ])
    img = data_tfs(img).unsqueeze(0)
    output = model(img)
    p = torch.softmax(output, dim=1).detach().numpy()[0]
    _, pred = torch.max(output, 1)
    print('预测车型为:{}, 置信度为：{:.1f}%'.format(classes[pred.item()], p[pred.item()]*100))

看一下训练的汽车包括那些

classes = data_set.classes
model = VGG10('VGG10', 10)
model.eval()
model.load_state_dict(torch.load('./checkpoint/weights.pkl'))
print(classes)

['MINI', '奔驰C级', '奥迪A4L', '宋MAX', '宝马3系', '思域', '朗逸', '福克斯', '途观L', '速腾']
我从汽车之家论坛摘下了6张图片，送入模型，看看模型能否识别成功。

宝马3系

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朗逸

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宋MAX

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奔驰C级

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途观L
大众套娃果然厉害，朗逸、途观L，模型傻傻分不清楚

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福克斯