torch.hub是什么
时间: 2024-02-05 22:00:24 浏览: 29
torch.hub是PyTorch框架中的一个工具,它允许开发者从预训练模型仓库下载、使用和管理模型。使用torch.hub可以方便地获取经过预训练的模型,这些模型被存储在GitHub上,可以直接从PyTorch中进行下载和使用。此外,torch.hub还支持模型的缓存,使得模型的下载和使用更加高效。通过torch.hub,开发者可以快速测试、使用和比较各种预训练模型,从而加快模型开发和研究的进程。
相关问题
torch.hub.load
torch.hub.load 是 PyTorch 中的一个函数,可以方便地从 GitHub 上加载预训练模型或代码库。它的基本用法是:
```python
import torch.hub
model = torch.hub.load(repo_or_dir, model, pretrained=True)
```
其中,`repo_or_dir` 是 GitHub 代码库的地址或本地路径,`model` 是要加载的模型名,`pretrained` 参数指示是否加载预训练的模型。例如,要加载 PyTorch 官方提供的 ResNet-50 模型,可以使用以下代码:
```python
import torch.hub
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True)
```
这将自动从 GitHub 上下载并加载名为 `resnet50` 的模型,并返回一个 PyTorch 模型实例。
torch.hub使用方法
torch.hub 是 PyTorch 提供的一个工具,用于方便地下载和使用预训练模型。使用方法如下:
1. 导入 torch.hub 模块:
import torch.hub
2. 使用 torch.hub.load() 方法加载预训练模型:
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
其中,'pytorch/vision' 是模型所在的 GitHub 仓库地址,'resnet18' 是模型名称,pretrained=True 表示使用预训练模型。
3. 使用加载的模型进行推理:
output = model(input)
其中,input 是输入数据。
希望我的回答能够帮助你。