如何理解model = models.mobilenet_v3_large(weights = models.MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1)
时间: 2023-10-01 10:07:32 浏览: 67
这行代码使用了PyTorch框架中torchvision.models模块中的mobilenet_v3_large函数,创建了一个MobileNetV3-Large模型对象,并加载了该模型的预训练权重。
其中,weights参数指定了要加载的预训练权重,这里是models.MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1,表示在ImageNet数据集上训练的模型。
MobileNetV3是一种轻量级的卷积神经网络模型,适合在嵌入式设备和移动设备等资源有限的场景中使用。它具有较小的模型体积和较快的推理速度,在图像分类、目标检测和语义分割等任务中具有不错的表现。
由于MobileNetV3-Large模型已经在ImageNet数据集上进行了预训练,因此我们可以直接使用该模型来提取图像的特征,而无需再次进行训练。
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model = models.mobilenet_v3_large(weights = models.MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1)
这行代码使用了PyTorch框架中的预训练模型MobileNetV3-Large,并加载了该模型的预训练权重。具体来说,它调用了torchvision.models.mobilenet_v3_large函数,其中weights参数指定了要加载的预训练权重,这里是IMAGENET1K_V1,表示在ImageNet数据集上训练的模型。函数返回一个MobileNetV3-Large模型对象,可以用于对图像进行特征提取。
怎么调用torchvision.models.MobileNet_V3_Large_Weights()?
可以使用以下代码调用torchvision中的MobileNet V3 Large权重:
```python
from torchvision import models
net = models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)
```
参数pretrained=True 表示使用预训练的模型权重,如果为False,将会初始化随机权重。