timm.model
时间: 2023-11-15 20:02:49 浏览: 41
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。
torch timm.creat_model
`torchvision`中的`models`库是一个预训练模型的集合,但是它只包含了一些常用的模型,而`pytorch-image-models`(timm)库则包含了更多的模型,同时也支持更多的模型定制化操作。
`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: Optional[str] = None,
scriptable: bool = True,
**kwargs: Any
) -> nn.Module:
```
其中,`model_name`是模型名称,`pretrained`指定是否使用预训练模型,`num_classes`指定模型的输出类别数,`in_chans`指定输入图像的通道数,`checkpoint_path`指定加载的模型的权重文件路径,`scriptable`指定是否使用TorchScript模式,`**kwargs`可以传入其他的模型参数。
下面是一个创建ResNet18模型的示例:
```python
import torch
import timm
model = timm.create_model("resnet18", pretrained=True)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
print(output.shape)
```
这里使用了`timm`库中的`create_model`函数来创建了一个ResNet18模型,并使用随机生成的输入数据进行了一次前向计算,输出了模型的输出形状。