torch.hub.load加载本地模型实时推理显示
时间: 2023-02-27 16:37:30 浏览: 1602
"torch.hub.load" 可以用来加载预先训练的模型,并进行实时推理。如果您想使用本地模型,您需要先将模型下载到本地,然后通过 "torch.hub.load" 加载。在加载模型后,您可以对输入数据进行预测,并通过可视化等方法显示结果。
相关问题
torch.hub.load改为本地
torch.hub.load可以从远程仓库加载预训练模型,如果要改为本地加载,可以将预训练模型下载到本地,然后使用torch.load加载模型文件。具体步骤如下:
1. 下载预训练模型文件到本地,例如保存为'model.pth'。
2. 使用torch.load加载模型文件,例如:
```
import torch
model = torch.load('model.pth')
```
3. 使用加载的模型进行推理或微调等操作。
torch.hub.load
`torch.hub.load`是PyTorch中一个方便的API,用于从GitHub上的预训练模型仓库中加载模型。它允许用户在不离开Python环境的情况下,直接从GitHub中下载模型并加载它们。
使用`torch.hub.load`的步骤如下:
1. 首先,您需要知道您要加载的模型所在的GitHub仓库的URL。例如,如果您要加载PyTorch官方的ResNet模型,您可以使用以下URL:
```
https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
```
2. 使用`torch.hub.load`加载模型。例如,要加载上面提到的ResNet模型,您可以使用以下代码:
```python
import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
```
这将从GitHub上下载ResNet-18模型并加载它。
3. 接下来,您可以使用加载的模型进行推理、训练或微调。
`torch.hub.load`的优点是它可以方便地加载和使用预训练的模型,而无需手动下载和解压缩大量的数据文件。