PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/to...
import torchvision.models as models #pretrained=True就可以使用预训练的模型 alexnet = models.alexnet(pretrained=True) # Check if GPU is available device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = alexnet.to(device) VGG import torchvision.models as models # Load t...
torchvision.models模块的 子模块中包含以下模型结构。 AlexNet VGG ResNet SqueezeNet DenseNet 可以通过调用构造函数来构造具有随机权重的模型: importtorchvision.modelsasmodels resnet18 = models.resnet18() alexnet = models.alexnet() squeezenet = models.squeezenet1_0() densenet = models.densenet_161() ...
torchvision.models模型结构相对固定，可定制性有限。torch.hub一些模型库支持配置参数，可以根据需求进行定制...
torchvision.models特征提取使得我们可以利用这些先前训练好的模型的基础,通过简单的调整,利用特征提取的能力来解决自己的问题。 下面我们一步一步来解释如何使用torchvision.models进行特征提取。 第一步:导入必要的库和模块 首先,我们需要导入torchvision.models和其他必要的PyTorch库和模块,以及其他辅助函数和工具。 python...
torchvision.models.resnet34(pretrained=False, ** kwargs) 构建一个ResNet-34模型. Parameters: pretrained (bool) –True, 返回在ImageNet上训练好的模型。 torchvision.models.resnet50(pretrained=False, ** kwargs) 构建一个ResNet-50模型 pretrained (bool) –True, 返回在ImageNet上训练好的模型。
PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/to...
使用随机权重的torchvision中的视觉模型: importtorchvision.models as models resnet18=models.resnet18() alexnet=models.alexnet() vgg16=models.vgg16() squeezenet=models.squeezenet1_0() densenet=models.densenet161() inception=models.inception_v3() ...
使用随机权重的torchvision中的视觉模型: import torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18() alexnet = models.alexnet() vgg16 = models.vgg16() squeezenet = models.squeezenet1_0() densenet = models.densenet161() inception = models.inception_v3() ...
torchvision.models特征提取就是利用已经训练好的模型,只使用其前面的卷积层来提取图像的特征。 接下来,我们来具体介绍在PyTorch中如何进行torchvision.models特征提取。 步骤1:导入必要的库和模块 在进行torchvision.models特征提取之前,我们首先需要导入必要的库和模块。一般情况下,我们需要导入torch和torchvision。 python ...