timm是由Ross Wightman维护的开源项目,专注于提供高效的图像模型实现和预训练权重。其特点包括: 模型丰富:涵盖ResNet、EfficientNet、Vision Transformer (ViT)、ConvNeXt、Swin Transformer等经典和前沿模型。 即插即用:一行代码加载预训练模型,支持自定义输入尺寸、迁移学习等。 高效优化:
import timm # from timm pretrained_model_name = "resnet50" model = timm.create_model(pretrained_model_name, pretrained=False) 需要注意的是,无论预训练模型的来源如何,所需的关键修改是调整模型的全连接 FC 层(或者可以是线性/分类器/头部)。 此外,对于你的目标任务,可以合并额外的线性层。 我们将在下...
PyTorch 的目标是建立一个能适配更多模型的编译器,为绝大多数开源模型的运行提速,现在就访问 HuggingFace Hub,用 PyTorch 2.0 为 TIMM 模型加速吧! https://huggingface.co/timm
为了方便我们的讨论,我们使用流行的 timm python 模块(版本 0.9.7)定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5,这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半的补丁。使用 torch.use_definistic_algorithms 函数和 cuBLAS 环境变量 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG ...
timm库,全称pytorch-image-models,是最前沿的PyTorch图像模型、预训练权重和实用脚本的开源集合库,其中的模型可用于训练、推理和验证。 github源码链接: https://github.com/huggingface/pytorch-image-models 文档教程 文档:https://huggingface.co/docs/hub/timm ...
TIMM 的主要维护者 Ross Wightman:“PT 2.0 开箱即用,适用于推理和训练工作负载的大多数 timm 模型,无需更改代码。” Sylvain Gugger 是 transformers 和 accelerate 的主要维护者:“只需添加一行代码,PyTorch 2.0 就可以在训练 Transformers 模型时提供 1.5 到 2.x 的加速。这是引入混合精度训练以来最激动人心的...
timm(Pytorch Image Models)项目是一个站在大佬肩上的图像分类模型库,通过timm可以轻松的搭建出各种sota模型(目前内置预训练模型592个,包含densenet系列、efficientnet系列、resnet系列、vit系列、vgg系列、inception系列、mobilenet系列、xcit系列等等),并进行迁移学习。下面详细介绍timm的基本用法和高级用法,基本用法指用timm...
旨在将各种SOTA模型整合在一起,并具有复现ImageNet训练结果的能力。 PyTorch Image Models(timm) 是一个优秀的图像分类 Python 库,其包含了大量的图像模型(Image Models)、Optimizers、Schedulers、Augmentations 等等. 除了使用torchvision.models进行预训练以外,还有一个常见的预训练模型库,叫做timm,这个库是由来自加拿大...
1.5. 模型导出不同格式 模型训练后,一般推荐将模型导出为优化的格式,以进行推断. 1.5.1. 导出 TorchScript https://pytorch.org/docs/stable/jit.html https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_TorchScript_tutorial.html model = timm.create_model("resnet50d", pretrained=True, scriptable=True)mode...