pytorch如何调用timm库中resnet18

您可以使用以下代码调用timm库中的resnet18：

import torch
import timm

model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True)

这将创建一个预训练的resnet18模型，您可以使用它进行分类或特征提取。

相关问题

pytorch timm

PyTorch Timm是一个开源的PyTorch库，用于实现图像分类任务。它提供了一系列预训练的模型，包括各种常见的卷积神经网络架构，如ResNet、EfficientNet和ViT等。通过Timm库，您可以方便地加载这些预训练的模型，并在自己的图像分类任务中使用它们。

要使用Timm库，首先需要安装timm包。您可以使用命令"!pip install timm"来安装它。接下来，您需要导入相关的模块，并读取您的数据集。在读取数据集之前，您可以定义一些数据增强操作，如随机裁剪、水平翻转和旋转等。然后，使用torchvision.datasets.CIFAR10类加载CIFAR10数据集，并将其转换为可迭代对象。最后，您可以使用torch.utils.data.DataLoader类定义数据加载器，通过指定批次大小、是否进行洗牌以及使用的工作线程数量来配置数据加载器。

以下是使用Timm库实现图像分类任务的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import timm
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10

# 数据增强
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(size=32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=15),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])

test_transforms = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])

# 数据集
train_dataset = CIFAR10(root='data', train=True, download=True, transform=train_transforms)
test_dataset = CIFAR10(root='data', train=False, download=True, transform=test_transforms)

# DataLoader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)

通过以上代码，您可以使用Timm库加载CIFAR10数据集，并进行数据增强和数据加载。接下来，您可以根据您的需求，选择适合的Timm模型，并在这些数据上进行训练或评估分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【计算机视觉 | Pytorch】timm 包的具体介绍和图像分类案例（含源代码）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/130666405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

timm库中的model

Timm库中的model是一个用于计算机视觉任务的PyTorch模型库。它提供了各种各样的预训练模型和模型组件，包括经典的卷积神经网络（CNN）如ResNet、EfficientNet、DenseNet等，以及一些最新的模型架构。这些模型可以用于图像分类、目标检测、语义分割等不同的计算机视觉任务。Timm库的目标是提供一个易于使用且高效的接口，使得研究者和开发者能够快速地使用先进的模型进行实验和应用开发。