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

### 回答1：
你好，以下是在 PyTorch 中调用 torchvision.models.ConvNeXt 的代码，使 pretrained=False：

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：

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：

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：

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：

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。