models.vgg16(pretrained=true)

时间: 2023-05-31 22:19:20 浏览: 167
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VGGnet16预训练模型

### 回答1： models.vgg16(pretrained=true)是一个预训练的VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，由Oxford大学的研究人员开发。它在ImageNet数据集上进行了训练，可以用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。预训练的模型可以直接用于特定任务的迁移学习，也可以通过微调来进一步提高性能。 ### 回答2： models.vgg16(pretrained=true) 是一个 PyTorch 的函数调用，它产生一个已经预先训练好的 VGG16 模型。 VGG16 是一个 CNN（卷积神经网络）架构，具有 16 层深度，由模型学习从图像中提取有用特征，以便在图像分类和其他计算机视觉任务中使用。 PyTorch 中的 models.vgg16(pretrained=true) 函数允许用户下载已经预先训练好的 VGG16 模型，该模型已由梅尔博恩大学的研究人员在 ImageNet 数据集上进行了训练。该模型的权重已更新，并且经过训练，能够在最常见合成任务数据集上表现出色。 使用预先训练好的 VGG16 模型有许多好处，包括速度和准确性的提高。使用这样的模型，可以避免花费大量时间和计算资源来训练一个全新的模型，而且它们已经经过长时间的训练，已经具有广泛的表示性和张量积累。 当使用 models.vgg16(pretrained=true) 函数时，必须注意该函数输入和输出的矩阵形状。这个函数需要一个输入矩阵，通常是一个图像，它必须是 B × C × H × W 的形状。B 表示批次大小，C 表示通道数（RGB 通道为 3），H 和 W 表示图像的高度和宽度。 输出矩阵是一个包含分数的张量，这个分数代表该图像属于每个类的概率。我们可以使用 softmax 函数将这些分数转换为概率，然后从中选择最大的概率作为预测结果。 总的来说，使用 models.vgg16(pretrained=true) 函数可以帮助我们以更快更准确的方式执行计算机视觉任务，将卷积神经网络充分利用，并利用训练好的模型轻松提取有用的特征。 ### 回答3： models.vgg16(pretrained=true) 是一个在PyTorch中预先定义好的VGG16模型对象，预训练标志位为True，代表使用在ImageNet数据集上训练好的权重参数进行模型初始化。 VGG16是一种经典的深度卷积神经网络模型，由Oxford的Visual Geometry Group(VGG)在2014年提出。它的主要特点是使用大量的卷积层和池化层，使得网络能够较好地学习图像的低级特征并逐渐获取抽象的高级特征。 预训练模型是指在一个大型的数据集上（如ImageNet）进行训练过程，通过利用这个数据集丰富的信息提取出一些通用的特征，再将这些特征用于训练目标数据集上的任务。在计算机视觉领域，ImageNet已经成为了一个通用的数据集，训练好的模型可以应用于目标检测、图像分类、图像生成等多种任务中。 在使用预训练模型时，可以将预训练模型作为起始点，再进行微调，使得模型更能适应任务数据集的特征。因此，在许多实际应用中，使用预训练模型可以大大提高模型的性能和加快训练速度。 因此，使用models.vgg16(pretrained=true)可以快速创建一个VGG16模型，并使用ImageNet数据集上训练好的权重进行预训练，从而使得模型更能适应目标数据集。在实际应用中，可以根据具体任务进行微调，并根据需要修改模型结构和超参数等。
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pytorch预训练模型vgg16-397923af.pth

- 使用torchvision.models模块中的vgg16(pretrained=True)直接获取官方提供的预训练模型； - 自定义网络结构并通过torch.load()函数加载本地文件中的权重参数。 示例代码如下所示： python import ...
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pytorch获取vgg16-feature层输出的例子

在主程序中，我们实例化预训练的VGG16模型，并仅保留其特征部分（即pretrained_model = models.vgg16(pretrained=True).features），因为通常我们只对特征提取感兴趣，而非全连接层（这部分用于分类）。...

self.vgg = models.vgg19_bn(pretrained=True)

This line of code initializes a VGG19 model with batch ... The pretrained=True argument loads the pre-trained weights for the VGG19 model, which have been trained on the large-scale ImageNet dataset.

我是说vgg = models.vgg16(pretrained=True).features怎么修改可以使用别的路径的vgg16.pth

model = models.vgg16(pretrained=True) # 保存参数到指定的路径 torch.save(model.state_dict(), 'path/to/your/vgg16.pth') 之后，你可以使用下面的代码加载指定路径下的vgg16.pth，并提取模型的特征： ...

可是你上面的代码没有model.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))，只有vgg = models.vgg16(pretrained=True).features

非常抱歉，我的回答有误。你说的是对的，我上面的代码没有加载预训练模型的参数。...model = models.vgg16(pretrained=True) # 提取模型的特征 features = model.features 非常感谢你的指正。

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

该模型使用了预训练的 VGG16 网络，去除了最后一层全连接层，将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc，输入为 512x512，输出为 200。在前向传递中，输入数据 x 经过 self.features 后，先...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：...最后，在if __name__ == '__main__':中，会创建一个Backbone_VGG类的实例对象，并传入参数'vgg16'和True进行初始化。

# Load the neural network cnn = models.vgg19(pretrained=True).features # move it to the GPU if possible: if use_cuda: cnn = cnn.cuda() # desired depth layers to compute style/content losses : content_layers_default = ['conv_4'] style_layers_default = ['conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5']

这段代码使用 PyTorch 中预训练的 VGG19 网络作为特征提取器，并将其移动到 GPU 上进行加速运算（如果可行的话）。其中，content_layers_default 和 style_layers_default 是指定了计算内容损失和风格损失所使用的...

描述这段代码 # load pretrained params from torchvision.models.vgg16(pretrained=True) if pretrained: pretrained_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=pretrained) = pretrained_params = pretrained_model.state_dict() keys = list(pretrained_params.keys()) new_dict = {} for index, key in enumerate(self.state_dict().keys()): new_dict[key] = pretrained_params[keys[index]] self.load_state_dict(new_dict) = self.classifier = nn.Sequential( = nn.Linear(in_features=512 * 1 * 1, out_features=256), = # nn.Linear(in_features=512 * 7 * 7, out_features=256), = nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(in_features=256, out_features=256), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(in_features=256, out_features=numClasses), ) def forward(self, x): # output: 32 * 32 * 3 x = self.relu1_1(self.conv1_1(x)) # output: 32 * 32 * 64 x = self.relu1_2(self.conv1_2(x)) # output: 32 * 32 * 64 x = self.pool1(x) # output: 16 * 16 * 64 x = self.relu2_1(self.conv2_1(x)) x = self.relu2_2(self.conv2_2(x)) x = self.pool2(x) x = self.relu3_1(self.conv3_1(x)) x = self.relu3_2(self.conv3_2(x)) x = self.relu3_3(self.conv3_3(x)) x = self.pool3(x) x = self.relu4_1(self.conv4_1(x)) x = self.relu4_2(self.conv4_2(x)) x = self.relu4_3(self.conv4_3(x)) x = self.pool4(x) x = self.relu5_1(self.conv5_1(x)) x = self.relu5_2(self.conv5_2(x)) x = self.relu5_3(self.conv5_3(x)) x = self.pool5(x) x = x.view(x.size(0), -1) output = self.classifier(x) return output

在初始化过程中，如果指定了 pretrained=True 参数，则会从 torchvision.models.vgg16 加载预先训练好的参数，并将其应用于模型的权重中。接着，定义了一个包含多个线性层和激活函数的分类器，用于对卷积层的输出...

import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, num_classes, 1) ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) def forward(self,x): # Backbone feature extraction features = self.backbone(x) # FCN layers fcn_out = self.fcn_layers(features) # Reshaping output for transformer input b, c, h, w = fcn_out.size() fcn_out = fcn_out.squeeze().view(c, b, -1).permute(2, 0, 1) # Reshaping for transformer input # Transformer encoding transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) 改进这段代码

vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7),...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")将以上代码修改为二分类

vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(25088, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img...

models.vgg16

vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) print(vgg16) 2. 使用torchsummary库查看VGG16模型的结构和参数信息： python import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchsummary model ...

models.vgg16用法

vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) 创建vgg16模型实例后，可以使用该模型进行图像分类或特征提取等任务。例如，可以使用以下代码对一张图像进行分类： import torch import torchvision.models as ...

torchvision.models.vgg16怎么使用

使用models.vgg16(pretrained=True)加载预训练好的VGG16模型，这将自动下载并加载在ILSVRC 2012分类数据集上训练的权重： python vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) 4. **前向传递**: 如果你想...

使用torchvision.models.vgg16编写代码

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) model.classifier[6] = nn.Linear(4096, num_classes) criterion = nn.CrossEntropyLoss() 注意到我们使用了预训练的vgg16模型，并将其分类器层修改为输出...

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npvgg = models.vgg16(pretrained=True).featuresvgg.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)对当前代码修改为使用当前项目下的vgg16.pth

可以使用以下代码来将原先的vgg16(pretrained=True)修改为使用当前项目下的vgg16.pth： import torch import torchvision.models as models import torchvision.transforms as transforms import cv2 ...

torchvision.models.vgg()

pretrained_model = models.vgg(num_classes=10, pretrained=True) 使用 vgg() 函数可以创建一个 VGG 模型，可以根据需要选择是否加载预训练的权重，并通过 num_classes 参数设置输出层的类别数量。

def vgg(pretrained = False): layers = [] in_channels = 3 for v in base: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] elif v == 'C': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v # 19, 19, 512 -> 19, 19, 512 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 19, 19, 512 -> 19, 19, 1024 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) # 19, 19, 1024 -> 19, 19, 1024 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) layers += [pool5, conv6, nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)] model = nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict, strict = False) return model 给出将conv1、conv2、conv3、conv4、conv5进行融合的代码，并且将融合后的代码统一为conv1的尺寸

state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()}...

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