如何导入efficientnet_pytorch库

您可以使用以下语句来导入 `efficientnet_pytorch` 库：

from efficientnet_pytorch import EfficientNet

这样就可以使用 `EfficientNet` 类了。如果在导入时出现错误，则可能是因为您没有正确地安装该库。您可以通过运行以下命令来安装该库：

pip install efficientnet_pytorch

请确保您的环境已正确配置，并且您正在使用正确的 Python 版本。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

from efficientnet_pytorch import EfficientNet错误

这个错误可能是因为您没有安装 `efficientnet_pytorch` 库。您可以通过运行以下命令来安装：

pip install efficientnet_pytorch

如果您已经安装了 `efficientnet_pytorch` 库，那么可能是因为您没有正确地导入库或者您的环境没有正确地配置。请确保您已经正确地导入库，并且环境配置正确。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

from efficientnet_pytorch.model import MemoryEfficientSwish

根据提供的引用，可以看出efficientnet_pytorch是一个用于PyTorch的高效神经网络库，其中包含了一些高效的激活函数，如MemoryEfficientSwish。如果想要使用MemoryEfficientSwish，可以按照以下步骤进行：

1.从efficientnet_pytorch.model中导入MemoryEfficientSwish：

from efficientnet_pytorch.model import MemoryEfficientSwish

2.使用MemoryEfficientSwish作为激活函数，例如：

import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(64)
        self.act = MemoryEfficientSwish()
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.act(x)
        return x

上述代码中，我们定义了一个包含卷积层、批归一化层和MemoryEfficientSwish激活函数的神经网络模型。