如何用pytorch导入wide-resnet-50-2模型

在PyTorch中导入预训练的Wide-ResNet-50-2模型通常需要通过`torchvision.models`库，该库包含了各种常见的深度学习模型，包括预训练的模型。以下是导入 Wide-ResNet-50-2 的步骤：

1. 首先，确保已经安装了`torchvision`库，如果没有安装，可以使用pip进行安装：

   pip install torchvision

2. 然后，在Python代码中导入所需的模块：

import torch
from torchvision import models

3. 使用`models`下的函数加载预训练模型，例如下载并加载预训练的宽-resnet-50-2模型：

model = models.wide_resnet50_2(pretrained=True)

这里的`pretrained=True`表示模型是带权重的，已经在ImageNet数据集上进行了预训练。

4. 加载模型后，你可以查看模型的基本信息，或者冻结所有层以便在不更新权重的情况下进行前向传播等操作：

# 查看模型参数数量
print(f"Model has {sum(p.numel() for p in model.parameters())} parameters")

# 冻结模型
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False