如何用pytorch调用xception模型

在PyTorch中，虽然没有直接内置的Xception模型，因为它是Keras中的模型，但是可以利用`torch.hub`来加载预训练的Keras模型，并转换成PyTorch可用的形式。以下是大致步骤：

1. 首先，确保已经安装了`torch`、`torchvision`和`keras2onnx`等必要的库：

   pip install torch torchvision keras2onnx

2. 使用`torch.hub`下载Keras的Xception模型：

   from torch.hub import load_model_from_url
   model = load_model_from_url("https://github.com/pytorch/vision/archive/main.zip", model_dir='.')

注意，这会下载整个`vision`库的主要版本，然后从中提取出Xception模型。

3. 然后将Keras模型转换为PyTorch模型：

   import onnx
   import os
   # 将Keras模型导出为ONNX格式
   keras_file = 'xception.onnx'
   if not os.path.exists(keras_file):
       onnx_model = keras2onnx.convert_keras(model, model.name)
       onnx.save(onnx_model, keras_file)

   # 加载ONNX模型
   pytorch_model = onnx.load_model(keras_file)

4. 最后，将PyTorch模型转换为Tensor模块以便于在PyTorch环境下使用：

   input_shape = (1, 3, 299, 299)  # Xception模型输入尺寸，可根据实际调整
   scripted_model = torch.jit.script(pytorch_model.to(device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"))
   scripted_model.eval()

现在你就可以用`scripted_model`这个PyTorch模型来处理输入数据了。