pytorch源码解读之torchvision.models
时间: 2023-09-07 22:03:40 浏览: 67
torchvision.models是PyTorch中用于图像分类的模型库。它提供了许多预训练的深度学习模型,包括AlexNet、VGG、ResNet等,以及它们的各种变种。这些模型经过在大规模图像数据上的预训练,并在各种图像分类任务上展示出了很好的性能。
torchvision.models的源码主要包括两部分:网络结构定义和预训练模型参数加载。
首先,torchvision.models中定义了各种经典的深度学习网络结构。这些网络结构通过继承自torch.nn.Module类来实现,其中包括了网络的前向传播过程和可训练参数的定义。例如,在ResNet模型中,torchvision.models定义了ResNet类,其中包含多个残差块,每个残差块由多个卷积层和恒等映射组成。而在VGG模型中,torchvision.models定义了VGG类,其中包含多个卷积层和全连接层。这些定义好的网络结构可以用于构建和训练图像分类模型。
其次,torchvision.models还提供了预训练模型参数的加载功能。这些预训练模型参数可以通过调用torchvision.models的load_state_dict方法加载到网络结构中。这些参数在大规模图像数据集上进行了预训练,并且经过了反向传播过程进行了优化,因此可以作为初始化参数来训练新的图像分类模型。通过加载预训练模型参数,可以帮助新模型更快地收敛和获得更好的性能。
总之,torchvision.models是一个方便使用的图像分类模型库,提供了各种经典的深度学习网络结构和预训练的模型参数。通过使用这些网络结构和加载预训练模型参数,可以更轻松地构建和训练图像分类模型。