下载EfficientNet B4模型 的预训练权重文件

EfficientNet B4 是一种预先训练的深度学习模型，通常用于计算机视觉任务，比如图像分类、物体检测和分割等。要在项目中使用这个模型，你需要下载其预训练的权重（也称为模型参数或 checkpoint），这通常是 .h5、.pt 或 .tar 等格式的文件。

下载EfficientNet B4的预训练权重，你可以参考以下步骤：

1. **选择框架**：EfficientNet模型被广泛应用于多个深度学习框架中，如TensorFlow、PyTorch和Keras。确定你的项目所使用的框架。

2. **官网资源**：如果你使用的是Keras，可以在Keras应用商店（https://keras.io/applications/#efficientnet）找到EfficientNet的预训练模型。对于TensorFlow，可以访问官方GitHub仓库（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/efficientnet）。

3. **下载链接**：在相应的官方文档或GitHub页面上，会提供下载链接。下载前确保核对版本，因为不同的库可能会有稍微不同的命名和存储位置。

4. **解压和加载**：下载后，根据框架的文档说明将文件解压到适当的位置，然后在代码中加载模型时指定`weights='imagenet'`（表示预训练在ImageNet数据集上）或`weights=None`（如果需要从头开始训练）。

相关问题

EfficientNet-B4 对比B9

### EfficientNet-B4与EfficientNet-B9的差异对比

#### 模型规模
EfficientNet系列通过复合缩放方法来增加网络宽度、深度以及分辨率，从而构建不同大小的模型。B4和B9版本之间存在显著的不同之处在于参数数量和计算复杂度。随着编号增大，模型尺寸逐渐变大，这意味着B9拥有更多的层数和更宽的卷积核，因此具有更强的表现力[^1]。

#### 参数量与FLOPs
具体来说，EfficientNet-B4大约有19M个可训练参数并执行约386MFLOPs；而EfficientNet-B9则膨胀至超过80M参数，并消耗高达37亿次浮点运算(FLOPs)，这表明后者具备更高的理论精度潜力但也带来了更大的存储需求和推理开销。

#### 输入图像尺寸
为了匹配增长的能力，输入图片也会相应调整其空间维度。对于较小版本如B4而言，默认接受\( 380 \times 380 \)像素级别的输入；相比之下，较大的B9期望得到更高解析度的数据源——即 \( 800 \times 800 \) 或者更大规格的图象作为入口信息。

import tensorflow as tf
from efficientnet import tfkeras as efn 

# 加载预训练权重
base_model_b4 = efn.EfficientNetB4(weights='imagenet')
base_model_b9 = efn.EfficientNetB9(weights='imagenet')

print(f"B4 input shape: {base_model_b4.input_shape}")
print(f"B9 input shape: {base_model_b9.input_shape}")

EfficientNet.from_pretrained

`EfficientNet.from_pretrained()` 是PyTorch中用于加载预训练EfficientNet模型的一种便捷方式[^1]。这个函数允许你在不从头开始训练的情况下，直接使用已经在大规模数据集上预先训练好的EfficientNet模型。它接受两个参数：

1. `'efficientnet-b4'` 或其他支持的模型名称，如 `'efficientnet-b0'`, `'efficientnet-b7'` 等，这些都是EfficientNet家族的不同变体。

2. `pretrained=True` 表示加载预训练权重。如果设置为 `False`，则只加载基本的架构，不会包含预训练的权重。

以下是使用这个函数的一个简单示例：

from efficientnet_pytorch import EfficientNet

# 加载预训练的EfficientNet-B4模型
model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b4')

# 注意，由于模型已经过预训练，其最后一层（_fc）通常是一个全连接层，用于分类任务
# 这里假设你的任务可能需要调整最后的分类层，所以需要获取该层的in_features
feature = model._fc.in_features

# 更改输出层以适应新的任务，比如二分类或多分类
model._fc = nn.Linear(in_features=feature, out_features=2, bias=True)

这段代码加载了一个预训练的EfficientNet模型，然后替换掉最后一层以适应特定的分类任务。