pytorch vgg19 和vgg19_bn的区别

VGG19和VGG19-BN都是基于深度卷积神经网络的模型，其中VGG19是使用标准卷积层(Conv2d)实现的，而VGG19-BN则是使用了批量归一化层(BatchNorm2d)。

批量归一化层可以加速训练过程，减少梯度爆炸和消失的问题，同时可以提高模型的泛化能力和稳定性，使得在使用较大的学习率时也能收敛到较好的结果。

因此，相比于VGG19，VGG19-BN在准确率上有所提升，并且训练速度更快。但是，VGG19-BN的模型参数要比VGG19略多一些，因此在内存和计算资源上可能会更加消耗。

相关问题

self.vgg = models.vgg19_bn(pretrained=True)

This line of code initializes a VGG19 model with batch normalization layers and loads pre-trained weights from the ImageNet dataset. The `models` module is from the PyTorch library, which contains pre-trained models for various tasks. The VGG19 model is a deep convolutional neural network architecture that is commonly used for image classification tasks. The 'bn' suffix indicates that batch normalization layers have been added to the original VGG19 architecture. The `pretrained=True` argument loads the pre-trained weights for the VGG19 model, which have been trained on the large-scale ImageNet dataset.

Ubuntu系统AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'VGG16_BN_Weights'

### 解决 Ubuntu 系统中 `torchvision.models` 没有 `VGG16_BN_Weights` 属性的 `AttributeError`

当尝试使用较新的权重属性（如 `VGG16_BN_Weights`），而本地安装的 `torchvision` 版本不支持这些新特性时，可能会遇到此类错误。为了修复这个问题，可以采取以下措施：

#### 更新 TorchVision

确保已安装最新版本的 `TorchVision` 库，因为旧版可能缺少最新的模型权重定义。

pip install --upgrade torchvision

这一步骤有助于获取包含所需功能的新版本库[^1]。

如果仍然存在兼容性问题，则考虑创建一个新的 Python 虚拟环境来隔离依赖项并重新安装所有必要的包，从而避免与其他项目的冲突。

#### 使用替代方法加载预训练模型及其权重

对于某些特定情况下无法更新软件包的情况，可以选择通过其他方式实例化带有预训练权重的 VGG16-BN 模型。例如：

import torchvision.models as models

# 加载具有Batch Normalization层且带预训练权值的VGG16模型
model = models.vgg16_bn(pretrained=True)

# 如果需要自定义初始化权重或其他操作，可以根据需求调整此处逻辑
if hasattr(models, 'VGG16_BN_Weights'):
    weights = models.VGG16_BN_Weights.IMAGENET1K_V1
else:
    # 对于老版本中的处理办法
    model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(
        url='https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth',
        map_location=torch.device('cpu')
    ))

这段代码首先尝试访问 `models.VGG16_BN_Weights` 来设置默认使用的 ImageNet 预训练权重；如果不成功，则手动下载官方发布的 `.pth` 文件作为备用方案[^2]。