timm.model

时间: 2023-11-15 15:02:49 浏览: 145
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model.m

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。
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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 = ...

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

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...

torch timm.creat_model

timm库的create_model函数可以用来创建模型，它的函数签名如下： python def create_model( model_name: str, pretrained: bool = False, num_classes: int = 0, in_chans: int = 3, checkpoint_path: ...

model_ft = timm.create_model('convnext_base', pretrained=True, drop_path_rate = 0.2)

model_ft = timm.create_model('convnext_base', pretrained=True, drop_path_rate=0.2) 请注意，如果convnext_base不在预训练模型列表中，上述代码会引发错误。确保你使用的timm版本包含了这个模型。

ImportError: cannot import name 'build_model_with_cfg' from 'timm.models' (D:\Anaconda\envs\timm\lib\site-packages\timm\models\__init__.py)

根据提供的引用内容，你遇到的问题是在导入模块时出现了ImportError: cannot import name 'build_model_with_cfg' from 'timm.models' (D:\Anaconda\envs\timm\lib\site-packages\timm\models\__init__.py)的错误。...

from timm.layers import trunc_normal_

trunc_normal_(tensor, mean=0.0, std=0.02, a=-2**5, b=2**5, *, generator=None) 是 PyTorch 中 timm 模块下的一个函数，主要用于初始化神经网络模型中的权重。它是一个张量操作，采用了截断正态分布...

AttributeError: module 'timm.models.layers' has no attribute 'activations'

对于"AttributeError: module 'timm.models.layers' has no attribute '...model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True) 请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的实际情况进行相应的修改。

AttributeError: module 'timm.optim.optim_factory' has no attribute 'add_weight_decay'

针对"AttributeError: module 'timm.optim.optim_factory' has no attribute 'add_weight_decay'"的问题，可以尝试以下解决...optimizer = optim_factory.add_weight_decay(model.parameters(), weight_decay=0.01)

def get_model_names(): return sorted( name for name in models.__dict__ if name.islower() and not name.startswith("__") and callable(models.__dict__[name]) ) + timm.list_models()

这段代码是用来获取可用的模型名称列表，包括PyTorch官方的预训练模型和timm库中的模型。它首先使用Python的dir()函数获取models模块中的所有属性和方法名称，然后通过判断名称是否为小写、非私有和可调用的函数来...

timm model概念举例

model = timm.create_model('efficientnet_b4', pretrained=True) # 假设我们有一批图像数据 batch_of_images = torch.randn(16, 3, 224, 224) # 前向传播 outputs = model(batch_of_images) # 输出结果 print...

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这个链接指向的是Hugging Face库中的预训练模型，它属于Timm库（Tim Mller's PyTorch Image Models），...model = AutoModel.from_pretrained("timm/resnet34.a1_in1k") 然后根据需要对模型进行适配并进行推理。
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timm（PyTorch图像模型）数据集.zip

from timm import create_model model = create_model('resnet50', pretrained=True) 描述中的"计算机视觉数据集"可能指的是使用timm库进行训练或验证所需的数据集。常见的计算机视觉数据集有ImageNet、COCO...

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model = timm.create_model('deeplabv3_resnet50', pretrained=True) 这个代码将会创建一个使用预训练权重的deeplabv3_resnet50模型。 另外，如果你需要将处理过的图像转换为PIL图像对象，你可以使用以下代码: ...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

如果输入的图像数量大于 exhaustive_if_less，则使用 timm 库创建一个名为 tf_efficientnet_b7 的模型，并加载预训练权重文件 tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth。然后将模型设置为评估模式（model.eval()）。 接...

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model.eval() # Prepare input tensor input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # Forward pass output = model(input_tensor) # Print output shape print(output.shape) 在上面的代码中，我们首先使用...

timm训练自己数据集代码

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