timm库如何使用本地预训练权重加载模型
时间: 2023-11-10 17:05:41 浏览: 136
Timm库是一个用于计算机视觉的Python库,它支持常见的预训练模型、数据集和计算机视觉任务。使用Timm库加载本地预训练权重的方法是:首先导入timm库和torch库,然后使用timm.models.xxx()函数加载模型,其中xxx是模型的名称(例如,resnet50)。接下来,使用torch.load()函数加载本地预训练权重文件,最后使用model.load_state_dict()函数将权重文件加载到模型中即可。
相关问题
timm训练自己数据集
在timm库中,可以使用timm.data.Dataset来加载自己的数据集进行训练。 与torch.utils.data.DataLoader相比,timm的Dataloader在性能上更快,并且有一些不同之处。 如果数据集的维度超过3,可能无法直接使用预训练模型,此时可以选择随机初始化权重并进行自己的训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Timm】timm.data 数据集全面详实概念理解](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/126698747)[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: 50%"]
- *2* *3* [timm 笔记:数据集](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/120588867)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
timm model概念举例
timm(pytorch-image-models)是一个开源的PyTorch库,提供了许多先进的图像模型架构和预训练模型。它为研究人员和开发人员提供了一种方便的方式来使用和调整这些模型。
举个例子,假设我们有一个图像分类任务,我们想使用timm库中的模型来进行训练和评估。我们可以选择其中的一个模型,如EfficientNet-B4。
首先,我们需要安装timm库:
```python
pip install timm
```
然后,我们可以使用以下代码加载EfficientNet-B4模型,并进行训练和评估:
```python
import torch
import timm
# 加载模型
model = timm.create_model('efficientnet_b4', pretrained=True)
# 假设我们有一批图像数据
batch_of_images = torch.randn(16, 3, 224, 224)
# 前向传播
outputs = model(batch_of_images)
# 输出结果
print(outputs)
```
这段代码中,我们使用timm库中的`create_model`函数加载了EfficientNet-B4模型,并设置`pretrained=True`来加载预训练的权重。然后,我们将一批图像数据输入模型进行前向传播,并打印输出结果。
timm库提供了许多其他的模型架构和预训练模型,如ResNet、ViT、DeiT等。通过使用timm库,我们可以方便地使用这些先进的模型进行图像分类、目标检测、图像分割等任务。