torchvision.models有什么模型

torchvision.models是PyTorch官方提供的模型库，包含了许多经典的深度学习模型，可以用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。其中一些常用的模型有：

- AlexNet
- VGG
- ResNet
- DenseNet
- Inception
- MobileNet
- ShuffleNet
- EfficientNet

此外，torchvision.models还包括了一些用于特定任务的模型，如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。您可以通过导入torchvision.models来使用这些预训练的模型，也可以通过修改这些模型的结构来进行微调。

相关问题

from torchvision.datasets import ImageFolder import torchvision.models as model

这段代码有一个语法错误，缺少 import 语句的结尾。应该在 `import torchvision.models as model` 行的末尾加上一个分号或者将其拆分成两行，如下所示：

from torchvision.datasets import ImageFolder
import torchvision.models as model

或者：

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.models as models

这将导入 `ImageFolder` 类和 PyTorch 中的预训练模型，以便在训练或测试模型时使用。

import torchvision.models as models什么意思

`import torchvision.models as models` 这行代码的意思是将 `torchvision.models` 模块导入，并将其命名为 `models`。`torchvision.models` 模块是 PyTorch 提供的一个用于图像分类和预训练模型的模块。它包含了一些常用的计算机视觉模型，例如 AlexNet、VGG、ResNet 等。通过导入这个模块，你可以方便地使用其中的模型来进行图像分类任务或者在预训练模型的基础上进行迁移学习。