PyTorch 1.0 的 torch.utils.model_zoo 是一个非常实用的模块,它提供了许多预训练的神经网络模型,用户可以直接下载并使用,而无需从头开始训练。这对于快速开发和测试深度学习模型非常有帮助。使用torch.utils.model_zoo,您可以从头开始下载任何预训练的模型,也可以从中获取特定模型的参数。这对于迁移学习和微调非常有用...
torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True) 1 由给定URL加载Torch序列化对象。 如果该对象已经存在于model_dir中,将被反序列化并返回。URL的文件名部分应该遵循约定filename-<sha256>.ext,其中<sha256>是文件内容的SHA256哈希的前八位或更多位数。(哈希用于确保...
torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True) 由给定URL加载Torch序列化对象。 如果该对象已经存在于model_dir中,将被反序列化并返回。URL的文件名部分应该遵循约定filename-<sha256>.ext,其中<sha256>是文件内容的SHA256哈希的前八位或更多位数。(哈希用于确保唯一...
torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None)在给定URL上加载Torch序列化对象。如果对象已经存在于model_dir中,则将被反序列化并返回。URL的文件名部分应遵循命名约定filename-<sha256>.ext,其中<sha256>是文件内容的哈希(SHA256)的前八位或更多位数字。哈希用于确保名称唯一性的并验证文件的内容。
PyTorch 1.0 中文文档:torch.utils.model_zoo 译者: torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True) 由给定URL加载Torch序列化对象。 如果该对象已经存在于model_dir中,将被反序列化并返回。URL的文件名部分应该遵循约定filename-<sha256>.ext,其中<sha256>是文件...
torch.utils.model_zoo.load_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True) 1. 由给定URL加载Torch序列化对象。 如果该对象已经存在于model_dir中,将被反序列化并返回。URL的文件名部分应该遵循约定filename-<sha256>.ext,其中<sha256>是文件内容的SHA256哈希的前八位或更多位数。(哈希用于确保...
torch-utils-model_zoo-720.md 1.42 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 ZOMI酱 提交于 11天前 . first commit torch.utils.model_zoo torch.utils.model_zoo 说明: 若API“是否支持“为“是“,“限制与说明“为“-“,说明此API和原生API支持度保持一致。 API名称 是否支持 限制与说明 ...
torch.utils是PyTorch中的一个模块,它包含了一些实用工具和函数,用于辅助PyTorch的开发和使用。 例如,torch.utils.data模块提供了数据加载和处理的工具,包括DataLoader和Dataset类,这些类可以帮助您更方便地加载和预处理数据。而torch.utils.model_zoo则提供了一个函数load_url,用于从给定的URL加载Torch序列化对象,这在...
ZOMI酱 提交于 7天前 . first commit torch.utils.model_zoo torch.utils.model_zoo 说明: 若API“是否支持“为“是“,“限制与说明“为“-“,说明此API和原生API支持度保持一致。 API名称 是否支持 限制与说明 torch.utils.model_zoo.load_url 是 - 北京...
可以使用$TORCH_MODEL_ZOO环境变量来覆盖默认目录。 参数: url (string) - 要下载对象的URL model_dir (string, optional) - 保存对象的目录 例子: >>> state_dict = torch.utils.model_zoo.load_url('https://s3.amazonaws.com/pytorch/models/resnet18-5c106cde.pth')...