如何在pytorch中调用 torchvision.models.ConvNeXt,使pretrained = flase,给出代码。

时间: 2023-08-31 16:24:49 浏览: 75
### 回答1: 你好,以下是在 PyTorch 中调用 torchvision.models.ConvNeXt 的代码,使 pretrained=False: ```python import torchvision.models as models model = models.ConvNeXt50(pretrained=False) ``` 你可以通过将 `pretrained` 参数设置为 `False` 来加载未经过预训练的 ConvNeXt 模型。 ### 回答2: 在PyTorch中调用torchvision.models.ConvNeXt并设置pretrained=False的代码如下: ```python import torch import torchvision.models as models # 定义ConvNeXt模型 model = models.convnet(ConvNeXt=True, pretrained=False) # 使用预训练的参数 pretrained_model = models.convnet(ConvNeXt=True, pretrained=True) # 打印模型结构 print(model) ``` 上述代码中,首先导入了PyTorch库和torchvision.models模块。 然后,通过调用models.convnet(ConvNeXt=True, pretrained=False)函数来创建一个没有预训练参数的ConvNeXt模型。我们可以根据自己的需求自定义该模型的各种参数,例如输入图片的尺寸、输入通道的数量等等。 如果需要使用预训练的参数,则可以通过调用models.convnet(ConvNeXt=True, pretrained=True)函数创建一个包含预训练参数的ConvNeXt模型。 最后,通过print(model)语句打印出该ConvNeXt模型的结构信息。 通过以上代码,我们可以实现在PyTorch中调用torchvision.models.ConvNeXt,并设置pretrained=False。 ### 回答3: 要在PyTorch中调用torchvision.models.ConvNeXt,并将pretrained设置为False,可以按照以下步骤进行操作: 首先,需要导入相关的库和模块: ```python import torchvision.models as models ``` 接下来,可以通过调用ConvNeXt模型来创建一个实例,并将pretrained设置为False: ```python model = models.convnet.ConvNeXt(pretrained=False) ``` 通过这个实例,你可以开始使用模型进行推理或训练。 完整的代码示例如下: ```python import torchvision.models as models model = models.convnet.ConvNeXt(pretrained=False) # 进行推理或训练的代码 ``` 以上代码可以创建一个没有预训练权重的ConvNeXt模型实例,你可以根据自己的需求在模型上进行进一步的操作。注意,ConvNeXt模型需要PyTorch的1.7.0版本或更高版本以及Torchvision的0.8.0版本或更高版本。

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