预训练模型的使用torchvision.model和timm

news/2024/4/16 16:18:39/文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_41504611/article/details/136361167

pytorch 自带的torchvision.models

加载已经下好的模型

如果您想在导入 ResNet-50 模型时指定 pretrained=False,表示不加载预训练权重,您可以按照以下方式进行:

import torch
import torchvision.models as models# 创建 ResNet-50 模型实例,不加载预训练权重
model = models.resnet50(pretrained=False)# 加载已下载的模型权重文件
model_weights_path = 'path/to/your/model_weights.pth'
model.load_state_dict(torch.load(model_weights_path))# 将模型设置为评估模式
model.eval()# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设输入为224x224的RGB图像# 使用模型进行推断
output = model(input_data)# 输出结果
print(output)

在这个示例中,我们使用 models.resnet50(pretrained=False) 来创建一个ResNet-50模型实例,并不会加载预训练的权重。然后您可以加载您已下载的模型权重文件并将其加载到这个模型中。接着的步骤与之前的方法相同,设置模型为评估模式并进行推断。

通过这种方式,您可以加载自己的模型权重而不使用预训练的权重。请确保路径和输入数据适用于您的场景。

torchvision.model的模型在什么数据集上训练的?

torchvision.models提供的模型大多是在ImageNet数据集上进行了预训练。ImageNet是一个大规模的图像数据集,包含来自1000个类别的超过1400万张标记图像。通过在ImageNet上进行预训练,这些模型可以学习到通用的特征表示,然后可以迁移学习到其他任务中。

当使用torchvision.models中的模型时,通常会加载预训练的权重,这些权重是在ImageNet上训练得到的。用户可以选择是否在训练过程中微调这些权重,或者仅使用这些权重进行特定任务的推断。

timm

"timm"是一个用于计算机视觉任务的PyTorch模型库。它提供了一系列最先进的模型架构和预训练权重,适用于图像分类、目标检测、语义分割等领域。

以下是使用timm库的一般步骤:

  1. 安装timm库:请确保已通过pip或conda安装了timm库。

  2. 导入必要的库:

import torch
import timm
  1. 加载模型:
model = timm.create_model('<model_name>', pretrained=True)

其中,<model_name>是你要加载的模型的名称,例如"resnet50"、"efficientnet_b3"等。pretrained参数指示是否加载预训练好的权重。

  1. 使用模型进行推理:
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入数据需要符合模型的输入尺寸要求
output = model(input_data)

以上代码演示了如何将输入数据通过模型进行前向传播,得到输出结果。

  1. 微调模型(可选):如果要对已加载的模型进行微调,可以修改模型的最后几层,或者冻结某些层的参数,并通过反向传播进行优化。

除了加载并使用预定义的模型,timm还提供了其他的功能,如自定义模型、模型集成、模型骨干架构提取等。你可以查阅timm的文档以获取更详细的帮助和示例代码。

总而言之,timm是一个很有用的工具,可以帮助你快速实现各种计算机视觉任务,同时提供了丰富的模型选择和预训练权重。

  • 要查看timm库中包含的所有模型,可以使用以下代码来列出所有可用模型的名称:
import timmmodel_names = timm.list_models(pretrained=True)
print(model_names)

运行以上代码,将会输出一个包含所有可用模型名称的列表。这些模型包括但不限于:

  • resnet50
  • efficientnet_b0, efficientnet_b1, efficientnet_b2, …
  • vit_base_patch16_224, vit_large_patch16_224, vit_huge_patch14_224, …
  • densenet121, densenet169, densenet201, densenet161
  • regnetx_002, regnetx_004, regnetx_006, regnetx_008, …
  • resnest50d_1s4x24d, resnest101e, resnest269e

这里仅列举了部分模型名称,实际上timm库中还有许多其他模型可供选择。您可以根据自己的需求选择适合的模型来进行图像分类、目标检测、语义分割等任务。

通过上述代码,您可以方便地查看timm库中包含的所有模型,并选择最适合您项目需求的模型来进行使用。如果您需要更详细的信息或有任何疑问,请随时告诉我。

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