VGGNet图像分类实现

VGGNet 是一种经典的卷积神经网络 (CNN) 架构，由牛津大学的 Visual Geometry Group 提出。VGGNet 以其简单的结构和深度著称，通常由多个卷积层和池化层堆叠而成。以下是使用 PyTorch 实现 VGGNet 进行图像分类的步骤。

首先，确保你已经安装了必要的库：

pip install torch torchvision

注意：具体需要依据cuda版本来选择对应版本

PyTorch

2. 导入库

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

3. 定义 VGGNet 模型

VGGNet 有多个变体（如 VGG11、VGG16、VGG19），这里我们实现一个简单的 VGG16 模型。

class VGG16(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): supe