Python调用resten18
时间: 2023-11-05 15:49:41 浏览: 56
你可以使用PyTorch框架来调用ResNet18模型。首先,你需要安装PyTorch和torchvision库:
```
pip install torch torchvision
```
然后,你可以使用以下代码加载ResNet18模型:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
```
这个代码将下载已经训练好的ResNet18模型并加载它。现在,你可以使用它来进行图像分类、目标检测等任务。例如,以下是如何使用ResNet18模型对一张图片进行分类的示例代码:
```python
import urllib
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# 下载并打开图片
url, filename = ("https://github.com/pytorch/hub/raw/master/images/dog.jpg", "dog.jpg")
try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename)
except: urllib.request.urlretrieve(url, filename)
img = Image.open(filename)
# 对图片进行预处理
preprocess = 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])
])
img_tensor = preprocess(img)
img_batch = img_tensor.unsqueeze(0)
# 使用ResNet18模型进行分类
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(img_batch)
# 输出预测结果
_, predicted = torch.max(output, 1)
print(predicted)
```
这个代码将下载一张狗的图片,并使用ResNet18模型对它进行分类。输出应该是一个数字,表示预测的类别。
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