列出timm中的模型的代码

Timm是一个流行的PyTorch库，专门用于计算机视觉任务，特别是图像分类。它提供了一系列预训练的深度学习模型，包括Transformer、卷积神经网络(CNN)等多种架构。在Timm中加载并使用模型的基本代码通常是这样的：

# 首先安装timm库（如果还没有）
!pip install timm

# 导入必要的模块
from timm import create_model, models

# 选择一个预训练模型，比如ResNet50
model_name = 'resnet50'
model = create_model(model_name, pretrained=True)

# 检查模型结构
print(model)

# 如果你想冻结预训练层，在这里设置
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 或者如果你想只在最后几层做微调，可以这样做：
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, new_num_classes)

# 使用模型进行前向传播
input_tensor = ...  # 输入图片数据
output = model(input_tensor)

在这个例子中，`create_model`函数帮你加载了预训练好的模型，并设置了`pretrained=True`来自动下载权重。你可以根据需要替换`model_name`。

相关问题

pycharm配置timm包

### 如何在 PyCharm 中安装和配置 timm 包

#### 配置 Anaconda 虚拟环境中的 timm 包
为了确保 `timm` 库能够在 PyCharm 工程中正常使用，首先要确认该库已经被正确安装到所使用的 Python 解释器环境中。如果是在 Anaconda 下管理的虚拟环境中操作，则可以通过命令行来完成安装：

conda activate your_env_name  # 替换为实际的环境名称
pip install timm              # 使用 pip 安装 timm 包

或者通过 Conda 渠道安装:

conda install -c pytorch timm

这一步骤能够保证 `timm` 成功加入到了指定的 Python 环境里[^3]。

#### 设置 PyCharm 的项目解释器
接着，在 PyCharm 内部要指明使用上述含有 `timm` 的特定版本 Python 解释器。具体做法如下：
进入菜单栏选择 File -> Settings (对于 macOS 用户则是 PyCharm -> Preferences)，导航至 Project: *your_project_name* -> Python Interpreter 。此时应该能看到当前被选用作解析脚本文件的那个解释器列表；点击右侧齿轮图标旁边的加号 (+) 来添加新的解释器路径，指向之前创建好的包含有 `timm` 的 Anaconda 虚拟环境下的 python.exe 文件位置（例如 D:\Anaconda\envs\tf_gpu\python.exe）。一旦选定完毕，PyCharm 将自动识别并列出此环境下所有的已安装软件包，其中就包含了刚刚引入的 `timm`[^1]。

#### 测试 timm 是否可用
最后一步是为了验证一切设置无误，可以在 PyCharm 编辑窗口内编写简单的测试代码片段以尝试导入 `timm` 并执行基本功能调用：

import timm
print(timm.__version__)
model_names = timm.list_models(pretrained=True)
for name in model_names[:5]:
    print(name)

这段程序将会打印出 `timm` 版本信息以及预训练模型的名字列表的一部分，以此证明 `timm` 正常工作于当前开发环境中。

model_ft = timm.create_model('convnext_base', pretrained=True, drop_path_rate = 0.2)

要创建并加载`convnext_base`模型，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已安装`timm`库，如果没有，使用命令行运行以安装它[^1]：

pip install timm

2. 然后，导入`timm`并列出可用的预训练模型，查看`convnext_base`是否在其中：

import timm

# 列出所有预训练模型（包括convnext_base）
model_pretrain_list = timm.list_models(pretrained=True)
print(len(model_pretrain_list), "预训练模型数量")
print("convnext_base 是否存在:", 'convnext_base' in model_pretrain_list)

# 如果找到，选择convnext_base
if 'convnext_base' in model_pretrain_list:
    num_convnext_models = model_pretrain_list.index('convnext_base')
else:
    raise ValueError("找不到convnext_base模型")

# 加载预训练的convnext_base模型
model_ft = timm.create_model('convnext_base', pretrained=True, drop_path_rate=0.2)

请注意，如果`convnext_base`不在预训练模型列表中，上述代码会引发错误。确保你使用的`timm`版本包含了这个模型。