このPythonソースコードは、VGG16モデルを使用してイメージ分類タスクを実行するためのスクリプトです。以下に、ソースコードの主な機能と各部分の詳細を説明します。
最初の行から16行目までは、必要なライブラリとモジュールをインポートしています。これらのライブラリには、PyTorch、torchvision、scikit-learn、tqdmなどが含まれます。
save_split_images関数とload_or_split_dataset関数は、データセットの前処理とデータのトレーニングセット、検証セット、テストセットへの分割を行います。コメントアウトされた一部のコードは、データセットの前処理と分割を実行するためのものです。もし必要な場合は、これらのコードを使用してデータセットを作成してください。
main関数の中で、VGG16モデルを構築しています。models.vgg16を使用して、事前学習済みのVGG16モデルをロードします。また、モデルの全結合層を適切なサイズに変更しています。
main関数では、トレーニングと評価のステップを実行します。num_epochsの数だけエポックを実行し、トレーニングデータを使用してモデルをトレーニングします。トレーニングの進行状況や損失、正解率はtqdmを使用して表示されます。また、検証データを使用してモデルの性能を評価し、精度や評価指標（Precision、Recall、F1スコア）を計算します。
トレーニングの終了後、最も性能が良いモデルの重みを保存します。また、検証データを使用して予測結果を取得し、各クラスの精度を計算します。最後に、評価指標を表示します。
ソースコードを実行する前に、必要なライブラリがインストールされていることを確認してください。また、一部のパスや設定は環境に合わせて調整する必要があります。具体的には
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