print(timm.models.registry._model_entrypoints)print(timm.models.registry._model_entrypoints.keys())'''输出是下面这样子的,太多了,只贴出来一点{'vit_tiny_patch16_224': <function vit_tiny_patch16_224 at 0x000002450498A048>, 'vit_tiny_patch16_384': <function vit_tiny_patch16_384 at 0x0000024...
create_model函数和register_model修饰器 首先,对输入的model_name做parse(如:vit_base_patch16_224)并运行split_model_name_tag(model_name),得到model_name和相关的配置参数 接着,会运行is_model(model_name) 从而判断该model是否已经注册在timm的_model_entrypoints字典中(这里乍一看可能看不懂,等我解释完registe...
调用timm.create_model函数: 使用timm.create_model函数创建一个模型实例,但此时不要设置pretrained=True,因为这样会尝试从在线源下载权重。你应该将pretrained设置为False。 加载本地模型权重: 由于timm.create_model默认不支持直接从本地加载模型,你需要通过模型的load_state_dict方法来加载本地的权重文件。这通常涉及到...
net = timm.create_model(name, pretrained=True) 会从huggingface 自动下载 model.safetensors,有时候由于网络问题,会访问不了,进而报错。 解决方法:(需要能登录 huggingface.co, 下载预训练权重) 使用情况:电脑1能访问 huggingface.co,现在代码想迁移到电脑2,但电脑2访问不了 huggingface.co (1)获取模型权重下载...
import timmm = timm.create_model('mobilenetv3_large_100', pretrained=True)m.eval()MobileNetV3((conv_stem): Conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)(bn1): BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)...
首先，create_model从model_name入手，如vit_base_patch16_224，通过parse_model_name函数将其解析。这个过程包括urlsplit函数，用于解析model_name，如timm和vit_base_patch16_224被分别赋值给model_source和model_name。进一步，split_model_name_tag函数被调用，将model_name拆分为基础模型名称和配置参数...
`create_model`的底层逻辑涉及构建一系列模型的能力。它并不直接编写模型，而是利用`timm.models.registry`中`_model_entrypoints`字典来查询模型的创建函数`create_fn`。该字典存储所有模型名称与对应的创建函数，确保`create_fn = model_entrypoint(model_name)`能够准确获取特定模型的创建函数。当调用`...
model = timm.create_model('pspnet_resnet50', pretrained=True) 模型微调和迁移学习:Timm库提供了方便的函数和工具,使你能够轻松地微调和迁移学习预训练模型。你可以使用Timm库中的模型作为基础模型,并在自己的数据集上进行微调。 使用预训练的ResNet模型进行微调: ...
timm.create_model('resnet50', pretrained=True, in_chans=3, num_classes=6) 这里的主要参数有四个: 第一个是模型名称model_name, 第二个是是否预训练pretrained, 第三个是输入图像的通道数in_chans, 第四个是分类类别数num_classes,指最后输出FC层的维度。 注意:在创建模型这步中包含了从网络下载模型...
timm.create_model('resnet50', pretrained=True, in_chans=3, num_classes=6) 这里的主要参数有四个: 第一个是模型名称model_name, 第二个是是否预训练pretrained, 第三个是输入图像的通道数in_chans, 第四个是分类类别数num_classes,指最后输出FC层的维度。