torch.hub.load()参数说明
时间: 2023-07-18 09:25:52 浏览: 107
`torch.hub.load()` 是 PyTorch 提供的一个方便的 API,用于从 GitHub 上加载预训练的模型和其他资源。下面是 `torch.hub.load()` 的参数说明:
- `repo_or_dir`:必需。字符串类型,指定 GitHub 上的仓库或本地目录的 URL 或路径。
- `model`:必需。字符串类型,指定要加载的模型的名称或路径。
- `source`:可选。字符串类型,指定要加载的模型的来源。默认是 `github`。
- `branch`:可选。字符串类型,指定要加载的模型的分支。默认是 `master`。
- `force_reload`:可选。布尔类型,指定是否强制重新下载模型。默认是 `False`。
- `*args` 和 `**kwargs`:可选。其他参数将传递给加载器函数。
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torch.hub.load
`torch.hub.load`是PyTorch中一个方便的API,用于从GitHub上的预训练模型仓库中加载模型。它允许用户在不离开Python环境的情况下,直接从GitHub中下载模型并加载它们。
使用`torch.hub.load`的步骤如下:
1. 首先,您需要知道您要加载的模型所在的GitHub仓库的URL。例如,如果您要加载PyTorch官方的ResNet模型,您可以使用以下URL:
```
https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
```
2. 使用`torch.hub.load`加载模型。例如,要加载上面提到的ResNet模型,您可以使用以下代码:
```python
import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
```
这将从GitHub上下载ResNet-18模型并加载它。
3. 接下来,您可以使用加载的模型进行推理、训练或微调。
`torch.hub.load`的优点是它可以方便地加载和使用预训练的模型,而无需手动下载和解压缩大量的数据文件。
torch.hub.load()参数说明和用法示例说明
我已经给出 `torch.hub.load()` 的参数说明,下面我来给出一个使用示例:
```python
import torch
# 加载 PyTorch Hub 上的 pre-trained 模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
# 使用本地目录作为 repo_or_dir 参数
model = torch.hub.load('./models', 'resnet18', pretrained=False)
# 指定模型的来源和分支
model = torch.hub.load('user/repo', 'model', source='github', branch='main')
# 强制重新下载模型
model = torch.hub.load('user/repo', 'model', force_reload=True)
```
在上述示例中,第一个示例从 PyTorch Hub 上加载了一个预训练的 ResNet18 模型,第二个示例指定了本地目录作为模型的仓库,并且不使用预训练的模型,第三个示例指定了模型的来源和分支,最后一个示例强制重新下载了模型。