'vgg11_bn':'https://download.pytorch.org/models/vgg11_bn-6002323d.pth', 'vgg13_bn':'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth', 'vgg16_bn':'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth', 'vgg19_bn':'https://download.pytorch.org/models/vgg19_bn...
importtorchvision.models as models vgg16= models.vgg16(pretrained = True)#获取训练好的VGG16模型pretrained_dict = vgg16.state_dict()#返回包含模块所有状态的字典,包括参数和缓存 2. 源码分析:以resnet50为例。 运行model = resnet50(pretrained=True)时,通过models包下的resnet.py脚本进行。 resnet.py...
VGG的网络结构非常简单,全部都是 $(3,3)$ 的卷积核,步长为 $1$,四周补 $1$ 圈 $0$(使得输入输出的 $(H,W)$ 不变): 我们可以参考 torchvision.models 中的源码: class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True): super(VGG, self).__init__() s...
torchvision.models.vgg16(pretrained=False,**kwargs) VGG16模型。(论文中的“D”模型) 参数:pretrained(bool) – 如果设置为True,返回ImageNet预训练模型 torchvision.models.vgg16_bn(pretrained=False,**kwargs) VGG16模型,带有批标准化。(论文中的“D”模型) 参数:pretrained(bool) – 如果设置为True,返回I...
torchvision.models.vgg19_bn(pretrained=False, progress=True, **kwargs) pretrained: 如果设置为 True,则返回在 ImageNet 预训练过的模型。
11.torchvision.models.vgg16_bn(),24个项目使用 12.torchvision.models.squeezenet1_0(),22个项目使用 13.torchvision.models.densenet121(),21个项目使用 14.torchvision.models.squeezenet1_1(),17个项目使用 15.torchvision.models.vgg19_bn(),15个项目使用 ...
vgg16_bn(pretrained=False, **kwargs)[source]¶ VGG 16-layer model (configuration “D”) with batch normalization Parameters: pretrained (bool)– If True, returns a model pre-trained on ImageNet torchvision.models.vgg19(pretrained=False, **kwargs)[source]¶ VGG 19-layer model (...
PyTorch框架提供了多种预训练模型,这些模型在大规模数据集(如ImageNet)上进行训练,已经学习到了丰富的特征表示。这些预训练模型包括但不限于各种常见的卷积神经网络架构,如VGG、ResNet、DenseNet、Inception等。 要在PyTorch中加载预训练模型,可以使用torchvision.models模块。torchvision.models模块提供了很多的预训练模型,...
VGG 13-layer model (configuration “B”) pretrained (bool) –True, 返回在ImageNet上训练好的模型。 torchvision.models.vgg13_bn(** kwargs) VGG 13-layer model (configuration “B”) with batch normalization torchvision.models.vgg16(pretrained=False, ** kwargs) ...
model_0=models.vgg16_bn(pretrained=True)self.model_=nn.Sequential(*list(model_0.children())[0])#VGG16_bn とすると以下の出力が得られます。 vgg16 Net( (net): customize_model( (model_): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))...