torch.hub.load

torch.hub.load 是 PyTorch 中的一个函数，可以方便地从 GitHub 上加载预训练模型或代码库。它的基本用法是：

import torch.hub

model = torch.hub.load(repo_or_dir, model, pretrained=True)

其中，`repo_or_dir` 是 GitHub 代码库的地址或本地路径，`model` 是要加载的模型名，`pretrained` 参数指示是否加载预训练的模型。例如，要加载 PyTorch 官方提供的 ResNet-50 模型，可以使用以下代码：

import torch.hub

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True)

这将自动从 GitHub 上下载并加载名为 `resnet50` 的模型，并返回一个 PyTorch 模型实例。

相关问题

torch.hub.load参数

`torch.hub.load()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于加载预训练模型或者模块。它简化了从PyTorch Hub下载并加载预训练模型的过程。这个函数的基本语法如下：

model = torch.hub.load(module_name, model_name[, force_reload][, verbose][, **kwargs])

参数解释：
1. `module_name`: 需要加载的模型库的名称，通常来自于Hub上注册的仓库名。
2. `model_name`: 库中的特定模型名字，例如 "pytorch/vision:v0.9.0" 这样的形式表示PyTorch官方视觉模型仓库里的v0.9.0版本。
3. `force_reload` (可选): 如果设置为True，会强制重新下载模型，即使本地已经存在。默认为False。
4. `verbose` (可选): 控制是否显示加载过程中的详细信息。如果为True，则会打印加载进度。默认为False。
5. `**kwargs`: 可能包含其他特定于模型的初始化参数，这些参数取决于所加载的具体模型。

torch.hub.load()

torch.hub.load()是一个用于加载预训练模型的函数。它是由PyTorch库中的torch.hub模块提供的。通过该函数，可以方便地从huggingface等NLP研发团队提供的预训练模型库中加载和使用模型。这个函数的作用是加载指定名称和版本的预训练模型，并返回一个可用于进行推理和生成的模型对象。