torchvision.models.resnet101(pretrained=False, ** kwargs) Constructs a ResNet-101 model. pretrained (bool) –True, 返回在ImageNet上训练好的模型。 torchvision.models.resnet152(pretrained=False, ** kwargs) Constructs a ResNet-152 model. pretrained (bool) –True, 返回在ImageNet上训练好的模型。
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模块的 子模块中包含了一些基础的模型结构,包括: 本文以ImageNet数据集为例,直接调包侠,使用其中的部分结构。 1 模型原理 AlexNet AlexNet是一种深度卷积神经网络,是深度学习领域中的一个里程碑,因为它在2012年的ImageNet图像分类竞赛中取得了突破性成绩,比第二名高出了10%以上。AlexNet的设计具有8...
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) alexnet = models.alexnet(pretrained=True) vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) squeezenet = models.squeezenet1_0(pretrained=True) densenet = models.densenet161(pretrained=True) inception = models.inception_v3(pretrained=True) googlenet = models.googlenet...
importtorchvision""" 如果你需要用预训练模型,设置pretrained=True 如果你不需要用预训练模型,设置pretrained=False,默认是False,你可以不写 """model=torchvision.models.resnet50(pretrained=True)model=torchvision.models.resnet50()# 你也可以导入densenet模型。且不需要是预训练的模型 ...
import torchvision.models.resnet#ctrl+鼠标左键点击即可下载权重net = resnet34()#一开始不能设置全连接层的输出种类为自己想要的,必须先将模型参数载入,再修改全连接层# 官方提供载入预训练模型的方法model_weight_path ="./resnet34-pre.pth"#权重路径missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(...
pytorch中的torchvision.models中包含了多种预训练模型: VGG、Resnet、Googlenet等。然而这些预训练模型的输出分类可能和我们的有差别,所以我们要对预训练模型做出适量修改。 1. 以resnet18为例 model_ft=models.resnet18(pretrained=True)num_ftrs=model_ft.fc.in_features# Here the size of each output sample...
https://pytorch.org/vision/stable/models.html 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() ...
importtorch.nnasnnimportmathimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo__all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152']model_urls={'resnet18':'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth','resnet34':'https://download.pytorch.org/models...
importtorchvision.modelsasmodels resnet18=models.resnet18(pretrained=True)alexnet=models.alexnet(pretrained=True)squeezenet=models.squeezenet1_0(pretrained=True)vgg16=models.vgg16(pretrained=True)densenet=models.densenet161(pretrained=True)inception=models.inception_v3(pretrained=True)googlenet=models.googlenet...