pytorch 内置网络模型

PyTorch是一个用于构建和训练神经网络的开源机器学习框架。在PyTorch中，可以使用现有的网络模型，如VGG等，也可以对这些模型进行修改和自定义。

为了使用现有的网络模型，可以使用torchvision库中提供的各种预训练模型。其中，VGG是torchvision中最常用的分类模型之一。它包括VGG11、VGG13、VGG16和VGG19等不同的版本。通过加载这些预训练模型，可以获得具有较好效果的网络参数。

要加载VGG模型，可以使用以下代码：

import torchvision.models as models

vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

通过输出`vgg16`，可以查看网络结构。

除了使用现有模型，还可以对模型进行修改和自定义。例如，可以添加、插入或修改线性层以适应特定的任务需求。可以使用PyTorch提供的nn.Module类和其它相关函数和类来完成这些操作。

网络模型还可以保存和读取。可以使用PyTorch提供的相关函数来保存模型，有两种常见的保存方式：一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。同样，可以使用相关函数来读取保存的模型。

总结起来，PyTorch提供了丰富的网络模型和相关功能，可以用于构建、修改、保存和读取神经网络模型。