torch.hub.load（）参数说明和用法示例说明

我已经给出 `torch.hub.load()` 的参数说明，下面我来给出一个使用示例：

import torch

# 加载 PyTorch Hub 上的 pre-trained 模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)

# 使用本地目录作为 repo_or_dir 参数
model = torch.hub.load('./models', 'resnet18', pretrained=False)

# 指定模型的来源和分支
model = torch.hub.load('user/repo', 'model', source='github', branch='main')

# 强制重新下载模型
model = torch.hub.load('user/repo', 'model', force_reload=True)

在上述示例中，第一个示例从 PyTorch Hub 上加载了一个预训练的 ResNet18 模型，第二个示例指定了本地目录作为模型的仓库，并且不使用预训练的模型，第三个示例指定了模型的来源和分支，最后一个示例强制重新下载了模型。

相关问题

torch.hub.load加载本地模型可视化显示结果Python代码

这是一个使用 PyTorch 加载本地模型并可视化显示结果的示例代码：

import torch
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)

# 假设你有一张图片文件 test.jpg
img = torchvision.transforms.ToTensor()(torchvision.datasets.folder.default_loader("test.jpg"))
output = model(img.unsqueeze(0))

_, predicted = torch.max(output, 1)

# 可视化输出
plt.imshow(img.permute(1, 2, 0))
plt.title("预测: " + str(predicted.item()))
plt.show()

这段代码使用了 PyTorch Hub，它是一个在线模型库，允许开发人员通过简单的命令行命令下载模型，并在几行代码内开始使用。这里，我们加载了一个预训练的 ResNet-18 模型，对一张图像进行预测，然后使用 Matplotlib 库可视化图像并显示预测结果。

try: from torch.hub import load_state_dict_from_url except ImportError: from torch.utils.model_zoo import load_url as load_state_dict_from_url

可以使用 Python 中的 requests 库和 shutil 库来下载图片，以下是一个示例代码：

import requests
import shutil

image_url = "https://example.com/image.jpg" # 图片的url链接
filename = "image.jpg" # 保存的文件名和格式

response = requests.get(image_url, stream=True)
if response.status_code == 200:
    with open(filename, 'wb') as f:
        response.raw.decode_content = True
        shutil.copyfileobj(response.raw, f)

这段代码将从给定的 URL 中下载图片并将其保存为指定的文件名。您需要将 `image_url` 替换为您要下载的图片的 URL 然后保存代码为 `.py` 文件即可。