PyTorch Hub 下载的模型是存放在哪里

PyTorch Hub 下载的模型通常存放在 `~/.cache/torch/hub/checkpoints` 目录下，其中 `~` 表示用户的主目录。当你第一次使用 `torch.hub.load()` 函数加载模型时，PyTorch Hub 会自动下载模型并将其保存在上述目录下。在后续的使用中，如果模型已经存在，则 `torch.hub.load()` 函数会直接使用已下载的模型，而不会重新下载。

如果你想手动查看或删除已经下载的模型，可以在终端中输入以下命令：

# 查看已下载的模型
ls ~/.cache/torch/hub/checkpoints

# 删除指定的模型
rm ~/.cache/torch/hub/checkpoints/<model_name>.pth

# 删除所有已下载的模型
rm -rf ~/.cache/torch/hub/checkpoints/*

其中 `<model_name>` 是你要删除的模型的文件名，通常以 `.pth` 结尾。注意，删除模型后，如果你再次加载该模型，PyTorch Hub 会重新下载模型。

相关问题

怎么在pytorch立更换输入图片

您可以使用以下代码在PyTorch中更改输入图像：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# Load the original image
img = Image.open("original_image.jpg")

# Define preprocessing steps for the image
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# Preprocess the image
img = transform(img)

# Create a new batch of images with the same image
batch = img.unsqueeze(0)

# Replace the image in the batch with a new image
new_img = Image.open("new_image.jpg")
new_img = transform(new_img)
batch[0] = new_img

# Create a model to do some prediction on the image
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

# Make a prediction on the original image
prediction = model(batch)

print(prediction)

上述代码将预处理图像并将其传递给模型进行预测。要更改图像，请更改`new_image.jpg`的名称并将其放在脚本目录中。运行脚本将对新图像进行预测。

resnet50 pytorch 加载权重文件的pridict文件 cpu部署’

以下是使用 PyTorch 加载 ResNet50 预训练模型并进行预测的示例代码。假设你已经下载了 PyTorch ResNet50 预训练模型权重文件（通常是以 `.pth` 或 `.pt` 文件格式存储）。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
from PIL import Image

# 创建模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True)
model.eval()

# 预处理图像
transform = 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]
    )
])

# 加载图像
img = Image.open('test.jpg')

# 预处理并转换图像为模型输入所需格式
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(img_tensor)

# 获取预测结果
pred = np.argmax(output.numpy())

# 输出预测结果
print('预测结果为:', pred)

在上面的代码中，我们首先使用 `torch.hub.load` 来加载 ResNet50 预训练模型。然后，我们定义了一个图像预处理的 transform，将图像转换为模型输入所需的格式。接着，我们加载测试图像，并将其预处理为模型输入所需的格式。最后，我们使用 `model` 对图像进行预测，并输出预测结果。

如果你想在 CPU 上部署这个模型，只需要将模型和输入数据都放在 CPU 上即可。在 PyTorch 中，可以使用 `model.cpu()` 和 `img_tensor.cpu()` 将它们转移到 CPU 上。