神经网络，pytorch性别识别

神经网络，pytorch性别识别
数据集有train和test两个文件夹里的图片，还有两个train和test的csv，图片文件名中是从1到最后一个图片的序号，csv中一列是图片名，另一列是性别（0代表男，1代表女）

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下面是一个示例代码，它实现了基于 PyTorch 的性别识别，使用的是给定的训练和测试数据集：

import torch
import torchvision
import pandas as pd

# 加载训练和测试数据集
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')

# 定义数据预处理函数
def preprocess(dataframe):
  # 将图片路径转换为图片数据
  dataframe['image'] = dataframe['image'].apply(
    lambda x: torchvision.transforms.ToTensor()(
      torchvision.transforms.ToPILImage()(x)
    )
  )
  # 将性别转换为整数标签
  dataframe['gender'] = dataframe['gender'].apply(
    lambda x: 1 if x == 'female' else 0
  )
  # 返回处理后的数据
  return dataframe

# 对训练和测试数据进行预处理
train_df = preprocess(train_df)
test_df = preprocess(test_df)

# 定义模型
class GenderClassifier(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(GenderClassifier, self).__init__()
    self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
    self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
    self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
    self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
    self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
    self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 2)

  def forward(self, x):
    x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
    x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
    x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
    x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
    x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x

# 实例化模型
model = GenderClassifier()

# 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
for epoch in range(num_epochs):
  for i, data in enumerate(train_loader, 0):
    inputs, labels = data

    # 清零梯度
    optimizer.zero_grad()

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新权重
    optimizer.step()