Pytorch预训练集进行训练测试

首先主题：使用pytorch的预训练集来进行训练测试；安装配置环境：直接在GPU上跟着先跑通一遍，能当成一个调包侠。主要是安装一些库，其中最基础的库：mmcv来做底层的运算。下载1000多个类别分类数据集。
B1是核心：导入基础包；找计算设备；导入预训练图像分类模型—选一个reset18模型（可换层数更多的模型）。步骤：1.图像预处理：RSTN。R—resize；载入图像，pilow包；执行图像分类预测，看每个类别的概率-置信度，图像分类结果写在图像上。
视频处理预测：逐帧处理，两种可视化方案。
摄像头训练。