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在医疗诊断这一关键领域，快速、准确的图像分类在帮助医疗保健专业人员的决策中发挥着至关重要的作用。深度学习的出现，加上 PyTorch 等强大的框架，使得应用前沿模型来处理复杂的任务（例如医学多标签图像分类）成为可能。在本次演示中，我们将使用 Kaggle 的“人类蛋白质图谱图像分类”数据集的子集来展示这些概念并应对相关挑战。

我们将探索将 PyTorch 与广泛使用的 pytorch-lightning 库结合使用来微调 torchvision 的预训练 EfficientNetv2 模型。此外，我们将演示如何创建用于模型推理的 Gradio 应用程序。