pytorch自带的网络模型怎么调用

PyTorch自带了许多预训练好的网络模型，可以通过`torchvision.models`模块中的函数进行调用。以下是一个调用ResNet18模型的例子：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 随机生成一个输入
input = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# 将输入传入模型进行推理
output = model(input)

在这个例子中，我们首先通过`models.resnet18(pretrained=True)`加载了预训练好的ResNet18模型。然后，我们将模型设置为评估模式，随机生成一个输入，并将输入传入模型进行推理，得到了输出结果`output`。

相关问题

pytorch自带cnn网络模型

回答: PyTorch自带的CNN网络模型包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等。这些模型可以通过导入torchvision库来使用。例如，可以使用torchvision.models中的alexnet、vgg16、resnet50等函数来实例化相应的模型。这些模型已经在大规模图像分类任务上进行了预训练，并且可以通过调用model.parameters()来获取模型的参数。在训练过程中，可以使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数，使用torch.optim.Adam作为优化器来更新模型的参数。在每个epoch中，可以使用for循环遍历训练数据，并计算损失函数和准确率。最后，可以使用loss.item()来获取损失值，使用(c0.argmax(1) == data\[1\]\[:, 0\]).sum().item()*1.0 / c0.shape\[0\]来计算准确率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch构建CNN模型](https://blog.csdn.net/o6eceici/article/details/105302365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pytorch 自带的vgg16

PyTorch自带的VGG16模型可以通过以下方式调用和使用：

# 打印VGG16的结构print(vgg16)

该代码片段将打印出VGG16模型的结构信息。另外，VGG16模型可以保存和读取，有两种保存方式：

- 方法1：保存整个模型的结构和参数```pythontorch.save(vgg16, "vgg16_method1.pth")

可以通过以下方式加载模型：

- 方法2：只保存模型的参数（推荐）

可以通过以下方式加载模型：

vgg16.load_state_dict(torch.load("vgg16_method2.pth"))

以上是关于加载和保存VGG16模型的示例代码。同时，你可以根据自己的需求自定义PyTorch的Dataset类，以下是一个Dataset类的基本框架示例：

def __init__(self):
pass def __len__(self):
pass def __getitem__(self, idx):
pass```

希望以上信息能够解答您的问题。