torch.hub.load 下载 EAST 模型

好的，您可以使用以下代码下载EAST模型:

import torch

# 下载EAST模型
model = torch.hub.load('argman/EAST', 'east_resnet50', pretrained='True')

# 打印模型结构
print(model)

请确保您安装了`torch`库，并且联网状态良好。这个过程可能需要一些时间来下载模型参数和其他依赖项，具体时间取决于您的网络速度。

相关问题

torch.hub.load 获取模型原理

`torch.hub.load` 是 PyTorch 提供的一个工具函数，用于从 GitHub 上的仓库中加载模型，并返回一个模型实例。其大致原理如下：

1. `torch.hub.load` 函数接受两个参数：`repo_or_dir` 和 `model_name`。`repo_or_dir` 可以是 GitHub 上的仓库地址，也可以是本地目录路径。如果是 GitHub 上的仓库地址，`torch.hub.load` 会通过 Git 下载仓库代码到本地。如果是本地目录路径，则直接加载该目录下的模型。
2. 加载模型需要使用模型的定义文件，通常是一个 Python 脚本或一个 Jupyter Notebook。`torch.hub.load` 会在仓库目录中寻找名为 `model_name.py` 或 `model_name.ipynb` 的文件，并执行该文件以获取模型定义。
3. 模型定义文件中通常包含一个 `load_model` 函数，用于加载训练好的模型参数，并返回一个模型实例。`torch.hub.load` 会调用该函数，并将其返回值作为模型实例返回给调用者。

总之，`torch.hub.load` 的作用是帮助用户方便地从 GitHub 上加载预训练的模型，并返回一个可用的模型实例。

torch.hub.load加载本地模型

可以使用torch.hub.load函数加载本地模型。在函数调用中，将repo_or_dir参数设置为本地模型的路径即可。例如，使用以下代码加载本地模型：

vad_model, funcs = torch.hub.load(repo_or_dir="/root/.cache/torch/hub/snakers4_silero-vad_master/", model="silero_vad", trust_repo=True, source='local')

这样，torch.hub.load函数将从指定的本地路径加载模型文件。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.hub.load 加载本地模型（已解决）](https://blog.csdn.net/michael_quan2013/article/details/129833357)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.hub.load()函数的使用——联网加载权重以及如何加载本地权重](https://blog.csdn.net/qq_37346140/article/details/127433960)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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