列出timm中的模型的代码
时间: 2024-10-09 10:02:00 浏览: 9
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:
```python
# 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
如何查询timm库中的模型参数
您可以通过以下步骤查询timm库中的模型参数:
1. 首先,您需要安装timm库。您可以使用以下命令在终端中安装timm库:
pip install timm
2. 导入timm库并选择您要查询的模型。例如,如果您想查询EfficientNet-B0模型的参数,您可以使用以下代码:
import timm
model = timm.create_model('efficientnet_b0', pretrained=True)
3. 使用以下代码可以查看模型的所有参数:
print(model.state_dict().keys())
4. 如果您想查看特定参数的值,您可以使用以下代码:
print(model.state_dict()['参数名称'])
希望这可以帮助您查询timm库中的模型参数。
如何查看timm中vit模型的输入
和输出的尺寸?
您可以使用以下代码来查看 tmm 中 vit 模型的输入和输出尺寸:
```
import torch
from timm.models import create_model
model = create_model(
'vit_base_patch16_224', # 使用你想要查看的模型名称
pretrained=True,
num_classes=1000,
drop_rate=0.0, # 可以修改为你需要的dropout率
)
input_size = (3, 224, 224) # 这里可根据模型的实际输入大小进行修改
batch = torch.randn((1,) + input_size)
output = model(batch)
print('Input size: ', input_size)
print('Output size: ', output.shape[1:])
```
其中,`input_size` 表示模型的输入维度,`batch` 是一个输入的样例,`output` 是模型的输出。这里我们只关注输出的形状,可以通过 `output.shape[1:]` 来获取输出 shape。