pycharm下载VGG16模型

首先，VGG16模型是一个深度学习模型，用于图像分类任务。PyCharm是一种集成开发环境，用于Python语言的开发。通常，我们需要在Python程序中使用VGG16模型来进行图像分类任务。

对于下载VGG16模型，我们可以使用Keras框架中的预训练模型。在PyCharm中，我们可以使用以下代码来下载和加载VGG16模型：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

# 下载预训练的VGG16模型
model = VGG16(weights='imagenet')

这里我们使用了Keras中的`VGG16`模型，它已经在ImageNet数据集上进行了预训练，并且可以直接用于图像分类任务。通过设置`weights='imagenet'`参数，我们可以自动下载预训练的VGG16模型权重。

相关问题

pycharm加载VGG

### 如何在 PyCharm 中加载 VGG 模型进行深度学习开发

#### 准备工作环境
为了确保可以在 PyCharm 中顺利运行代码，需先安装必要的库。可以通过命令行工具 pip 安装这些依赖项：

pip install torch torchvision matplotlib pandas numpy

#### 创建并配置 Python 虚拟环境
建议创建一个新的虚拟环境来管理项目的依赖关系。这有助于避免不同项目之间的版本冲突。

#### 编写加载 VGG 模型的脚本
下面是一个完整的例子，展示了如何在 PyCharm 中加载预训练好的 VGG16 模型，并对其进行适当调整以便用于特定的任务[^2]。

import torch
from torchvision import models, transforms
from torch.nn import functional as F
from PIL import Image
import os

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")

# 加载本地保存的权重文件路径
model_path = './checkpoints/vgg16-397923af.pth'

# 初始化未预先训练过的VGG16模型结构
model = models.vgg16(pretrained=False)

# 将之前下载好的参数加载到新初始化的网络中去
if os.path.exists(model_path):
    model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))
else:
    raise FileNotFoundError("Model weights not found.")

# 如果需要冻结部分层，则可以这样做
for param in model.features.parameters():
    param.requires_grad = False
    
# 对分类器的最后一层做修改以适应新的类别数量
num_features = model.classifier[6].in_features
features = list(model.classifier.children())[:-1]  # 去掉最后一个线性层
features.extend([torch.nn.Linear(num_features, len(class_names))])  # 添加自定义输出大小的新线性层
model.classifier = torch.nn.Sequential(*features)

# 移动模型至GPU/CPU上执行计算
model.to(device)

def preprocess_image(image_path):
    """图像前处理"""
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    
    img = Image.open(image_path)
    img_t = transform(img)
    batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)
    return batch_t


test_img = "./path_to_your_test_image.jpg"  # 替换成实际测试图片的位置
input_tensor = preprocess_image(test_img).to(device)
output = model(input_tensor)
probabilities = F.softmax(output, dim=1)[0]

predicted_class_idx = probabilities.argmax().item()
confidence_score = probabilities[predicted_class_idx].item()

print(f"The predicted class index is {predicted_class_idx}, with confidence score of {confidence_score:.4f}.")

此段代码实现了如下功能：
- 冻结特征提取部分(`model.features`)中的所有参数，防止其更新；仅允许最后几层参与反向传播优化过程
- 更改原有 `classifier` 层的设计，使其能够针对具体应用场景输出正确的类数目
- 提供了一个简单的函数来进行单张图片预测展示

路径规划pycharm模型

在Pycharm中，下载预训练模型的默认保存路径是在C盘的用户文件夹下然而，有时我们可能不希C盘里面有过多的文件，因此我们可能想要将Pycharm下载预训练模型的保存路径修改到其他地方。为了修改路径，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Pycharm并进入项目。

2. 在项目中，使用以下代码下载预训练模型（以VGG16为例）：

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'vgg16', pretrained=True)

3. 找到model_dir参数，默认为None，它表示下载的模型的保存地址。

4. 将model_dir参数修改为您想要保存模型的自定义路径。例如，您可以将其修改为D盘的某个文件夹：

import os
model_dir = 'D:/models/vgg16'
os.makedirs(model_dir, exist_ok=True)
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'vgg16', pretrained=True, model_dir=model_dir)

通过以上步骤，您可以修改Pycharm下载预训练模型的保存路径，将其指定到您想要的位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [修改pycharm下载预训练模型的保存路径](https://blog.csdn.net/weixin_62769552/article/details/130295089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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