PyTorch实现图像分类完整代码训练预测TTA模型融合部署特征提取与分类

这是一个完整的PyTorch图像分类代码，包括基础功能，如带有warmup的cosine学习率调整和多模型融合预测加权与投票融合。另外，它还实现了TTA模型融合、模型部署、特征提取和分类器蒸馏等功能。在部署方面，我们使用了Flask和Redis实现云端API部署。代码还支持使用C++和LibTorch进行模型部署。同时，我们还添加了标签平滑和可视化特征层等功能。详细代码可见于https://github.com/lxztju/pytorch-classification。