PyTorch torchvision.models 源码解读与使用

PyTorch框架中的torchvision.models模块详解 torchvision.models模块是PyTorch框架中一个非常重要且好用的包，主要由三个子包组成，分别是torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。其中，torchvision.models模块提供了常用的网络结构和预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型。 torchvision.models模块中的网络结构包括alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等，所有这些网络结构都可以通过torchvision.models模块来调用。例如，要导入resnet50的预训练模型，可以使用以下代码： ``` import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) ``` 如果只需要网络结构，不需要用预训练模型的参数来初始化，那么可以使用以下代码： ``` model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False) ``` 类似地，想要导入densenet模型也是同样的道理，可以使用以下代码： ``` model = torchvision.models.densenet169(pretrained=False) ``` 由于pretrained参数默认是False，所以等价于： ``` model = torchvision.models.densenet169() ``` 不过为了代码清晰，最好还是加上参数赋值。 下面我们来看一下torchvision.models模块的源码是如何实现的。当我们运行`model=torchvision.models.resnet50(pretrained=True)`时，是通过models包下的resnet.py脚本进行的。首先是导入必要的库，其中model_zoo是和导入预训练模型相关的包，另外all变量定义了可以从外部import的函数名或类名。 在resnet.py脚本中，我们可以找到ResNet50的定义，包括网络结构和预训练模型的加载。ResNet50的网络结构主要由残差块（Residual Block）组成，每个残差块包括两个卷积层和一个shortcut连接。预训练模型的加载是通过model_zoo模块实现的，model_zoo模块提供了预训练模型的下载和加载功能。 torchvision.models模块的优点在于提供了丰富的网络结构和预训练模型，可以满足不同的深度学习需求。同时，torchvision.models模块也提供了非常方便的API，可以轻松地加载和使用预训练模型。 PyTorch框架的设计理念是模块化和灵活性，torchvision.models模块正是这种设计理念的体现。torchvision.models模块的出现，使得深度学习开发者可以更方便地使用预训练模型和网络结构，从而提高开发效率和模型性能。 torchvision.models模块是PyTorch框架中一个非常重要且好用的包，提供了丰富的网络结构和预训练模型，可以满足不同的深度学习需求。