torchvision.models.alexnet

b'torchvision.models.alexnet' 是 PyTorch 中的一个预训练模型，它是一种经典的卷积神经网络结构，主要应用于图像分类任务。它具有8个卷积层和3个全连接层，在ImageNet数据集上取得了优秀的结果。通过使用预训练模型，我们可以在少量数据上迅速进行图像分类任务，并且可以利用迁移学习将模型应用于其他的任务上。

相关问题

torchvision.models

torchvision.models 是 PyTorch 中用来加载常用图像分类模型的库。它包含了许多流行的预训练模型，如 AlexNet、VGG、ResNet 等，还包含了常用的图像预处理工具和数据集。使用这个库可以方便地加载预训练模型，进行迁移学习和特征提取。

import torchvision.models as models

As an AI language model, I don't have access to internet or machine to run code. But here is the syntax to import torchvision models:

import torchvision.models as models

# Example usage
resnet18 = models.resnet18()
vgg16 = models.vgg16()

Here are some popular torchvision models:

- `resnet18`, `resnet34`, `resnet50`, `resnet101`, and `resnet152`
- `alexnet`
- `vgg11`, `vgg11_bn`, `vgg16`, `vgg16_bn`, `vgg19`, and `vgg19_bn`
- `inception_v3`
- `squeezenet1_0` and `squeezenet1_1`
- `densenet121`, `densenet169`, `densenet201`, and `densenet161`
- `mobilenet_v2`