timm.model

timm.model是一个基于PyTorch实现的深度学习库，它提供了当前最先进的计算机视觉模型、层和预处理方法。它的主要特点是易于使用、高效和灵活。timm.model中包含了许多SOTA的计算机视觉模型，例如ResNet、EfficientNet、ViT等等。使用timm.model创建模型非常简单，只需要调用timm.create_model()函数并传入模型名称即可。同时，timm.model也支持加载预训练模型，可以使用torch.load()和model.load_state_dict()函数来加载预训练模型的权重。

相关问题

timm.create_model

timm.create_model() 是一个 PyTorch 图像分类模型库 Timm 中的函数，它可以根据给定的模型名称和预训练参数，创建对应的模型实例。例如，你可以通过以下代码创建一个 ResNet50 的实例：

import timm
model = timm.create_model('resnet50', pretrained=True)

这个函数的主要作用是简化了创建和加载模型的过程，让开发者可以更加方便地使用 Timm 中已经提供的各种模型。

import torch from torchvision import transforms # 模型构建 from timm.models import create_model from timm.data.constants import IMAGENET_DEFAULT_MEAN, IMAGENET_DEFAULT_STD

这段代码是用来构建深度学习模型的。其中使用了 PyTorch 框架和 timm 库。timm 库是一个用于图像分类的库，提供了常用的模型结构和训练技巧。create_model 函数用于创建指定模型结构的模型，transform 用于对输入数据进行预处理，IMAGENET_DEFAULT_MEAN 和 IMAGENET_DEFAULT_STD 是指在 ImageNet 数据集上计算的均值和标准差，用于数据标准化。