import torchvision.models as models

时间: 2023-11-17 22:07:26 浏览: 100
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关于PyTorch源码解读之torchvision.models

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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: ```python 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`
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import torchvision.models as models # 加载ResNet-50模型 resnet = models.resnet50(weights='imagenet') 这样修改后，将加载与ImageNet数据集上预训练的权重。如果你想要获取最新的权重，请使用weights='...

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修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() x = model.features(input_tensor) # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使他不产生RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 3, 3], expected input[1, 512, 7, 7] to have 3 channels, but got 512 channels instead报错

这个错误是因为在运行 deconv_visualization 函数时，输入的张量 input_tensor 的通道数不匹配。根据报错信息可以看出，输入张量的通道数为 512，而模型的第一层卷积层的权重的通道数为 3，因此需要将输入张量的...

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self.fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True).backbone self.fcn_backbone.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.transformer_layers = ...

修改torchvision.models.MobileNetV2 输出class

import torchvision.models as models 2. 加载预训练的MobileNetV2模型，并查看原始的输出类别数： python model = models.mobilenet_v2(pretrained=True) print(model.classifier[1].out_features) # 输出...

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好的，以下是使用torchvision.models.vgg16编写一个简单的分类器代码示例。 首先，我们需要导入所需的库： python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch...

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torchvision.models.squeezenet1_0实例

import torchvision.models as models squeezenet = models.squeezenet1_0(pretrained=True) 这将会实例化一个SqueezeNet模型，并将其预训练的权重加载到模型中。现在，你可以使用这个模型来进行图像分类或...

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import cv2 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained FCN backbone fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True) self.fcn = fcn_backbone.backbone # Create the transformer encoder self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) # Output linear layer self.linear = nn.Linear(2048, num_classes) def forward(self, x): # Pass input through FCN backbone fcn_output = self.fcn(x)['out'] print(fcn_output.shape) x = fcn_output # Reshape output tensor for transformer # From (batch_size, channels, height, width) to (width * height, batch_size, channels) fcn_output = fcn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, fcn_output.size(0), fcn_output.size(1)) print(fcn_output.shape) # Pass the reshaped tensor through transformer encoder transformed_output = self.transformer_encoder(fcn_output) print(transformed_output.shape) # Reshape output tensor back to (batch_size, channels, height, width) transformed_output = transformed_output.view(1, -1) print(transformed_output.shape) output = self.linear(transformed_output) return output if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) # print(model) 改进这段代码

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好的，让我来为你讲解如何使用torchvision.models.squeezenet1_0来实现hotdog数据集的分类任务。首先，我们需要导入必要的库和模块： python import torch import torchvision import torchvision.transforms as...

import os import matplotlib.pyplot as plt plt.show() import numpy as np import torch from torch import nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms,models,datasets import imageio import time import warnings import random import sys import copy import json from PIL import Image

- from torchvision import transforms, models, datasets：从torchvision库中导入数据转换、预训练模型和数据集等模块。 - import imageio：导入用于图像处理和IO操作的库。 - import time：导入用于时间相关...

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