import torchvision.models as models什么意思
时间: 2023-11-26 20:03:05 浏览: 38
`import torchvision.models as models` 这行代码的意思是将 `torchvision.models` 模块导入,并将其命名为 `models`。`torchvision.models` 模块是 PyTorch 提供的一个用于图像分类和预训练模型的模块。它包含了一些常用的计算机视觉模型,例如 AlexNet、VGG、ResNet 等。通过导入这个模块,你可以方便地使用其中的模型来进行图像分类任务或者在预训练模型的基础上进行迁移学习。
相关问题
import torchvision.models as models
As an AI language model, I don't have access to internet or machine to run code. But here is the syntax to import torchvision models:
```python
import torchvision.models as models
# Example usage
resnet18 = models.resnet18()
vgg16 = models.vgg16()
```
Here are some popular torchvision models:
- `resnet18`, `resnet34`, `resnet50`, `resnet101`, and `resnet152`
- `alexnet`
- `vgg11`, `vgg11_bn`, `vgg16`, `vgg16_bn`, `vgg19`, and `vgg19_bn`
- `inception_v3`
- `squeezenet1_0` and `squeezenet1_1`
- `densenet121`, `densenet169`, `densenet201`, and `densenet161`
- `mobilenet_v2`
如何在import torchvision.models as model中引用eval函数
在使用 `import torchvision.models as model` 导入 torchvision.models 模块后,可以使用以下方式来调用 eval() 方法:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 切换到评估模式
model.eval()
# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 前向传递
output = model(input_tensor)
# 打印输出张量的形状
print(output.shape)
```
在这个例子中,我们使用了 resnet18 模型,并调用了 eval() 方法,将模型切换到评估模式。然后,我们创建了一个输入张量,并使用前向传递计算输出张量。最后,我们打印输出张量的形状。