pytorch的efficientnet网络模型

EfficientNet是一种高效的卷积神经网络模型，它的设计目标是在保持高精度的前提下减少模型的参数量和计算复杂度。EfficientNet的主要思想是使用一种称为“复合缩放”（Compound Scaling）的方法，同时对网络深度、宽度和输入分辨率进行缩放，以获得更好的性能和效率。

在PyTorch中，可以使用pretrainedmodels库中的EfficientNet实现模型的加载和使用。具体步骤如下：

1. 安装pretrainedmodels库：

pip install pretrainedmodels

2. 加载EfficientNet模型：

import pretrainedmodels

model_name = 'efficientnet-b0'  # 指定模型名称
model = pretrainedmodels.__dict__[model_name](num_classes=1000, pretrained='imagenet')

3. 对输入进行预处理：

from torchvision import transforms

# 预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

input_data = preprocess(input_image)

4. 进行推理：

with torch.no_grad():
    output = model(input_data.unsqueeze(0))
    pred = output.argmax(dim=1).item()

其中，`input_image`是输入的图像数据，`pred`是模型的预测结果。需要注意的是，EfficientNet的输入分辨率需要在[224, 380]之间，可以根据需要进行调整。