# PyTorch自带模型数量及使用指南
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行且强大的框架。它自带了多种预训练模型，这些模型在大规模数据集上进行了训练，可以帮助研究人员和开发者快速实施自己的项目。本文将探讨PyTorch自带模型的数量及其使用方法，并通过代码示例、流程图及关系图进一步说明。
## PyTorch自带模型概述
PyTorch官方提供的torchvision库中包含了一系
这里要用到pytorch,所以得在前面博客基础上安装下，安装方法见博主的博客注意，这篇博客所用的pytorch版本是 python版本及虚拟环境名字还是同上面博客(开启虚拟环境和退出虚拟环境）source activate pytorch-yolo
source deactivate如下是博主使用pytorch内置模型vgg16对一张图片（拿的VOC2007数据集里面的图片，按照道理
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
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2023-08-04 21:11:59
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# pytorch 自带模型
## 概述
PyTorch是一个常用的深度学习框架，它提供了许多预训练的模型供用户使用。这些预训练模型是在大规模数据上进行训练得到的，并且具有良好的性能。本文将介绍PyTorch自带的模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch自带的模型
PyTorch提供了许多经典的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型在计算机视觉、
原创
2024-02-05 03:47:05
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一、搭建模型的步骤在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn 模块来搭建深度学习模型。具体步骤如下：定义一个继承自 torch.nn.Module 的类，这个类将作为我们自己定义的模型。在类的构造函数 __init__() 中定义网络的各个层和参数。可以使用 torch.nn 模块中的各种层，如 Conv2d、BatchNorm2d、Linear 等。在类中定义前向传播函数 forward
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2023-08-04 21:51:17
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1. Create Dataset & Create Dataloader生成训练集和测试集，保存在txt文件中；相当于模型的输入，后面做数据加载器dataload的时候从里面读他的数据。把数据传入模型中进行训练2.Train Model 训练模型 - 感觉用法相似AlexnetVGG——vgg11 vgg13 vgg16 vgg19 ResNet——resn
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2023-06-20 22:45:15
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以实现LeNet网络为例，来学习使用pytorch如何搭建一个神经网络。LeNet网络的结构如下图所示。一、使用torch.nn.Module类构建网络模型搭建自己的网络模型，我们需要新建一个类，让它继承torch.nn.Module类，并必须重写Module类中的__init__()和forward()函数。init()函数用来申明模型中各层的定义，forward()函数用来描述各层之间的连接关
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2024-04-19 16:35:35
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pytorch自发布以来，由于其便捷性，赢得了越来越多人的喜爱。Pytorch有很多方便易用的包，今天要谈的是torchvision包，它包括3个子包，分别是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分别是预定义好的数据集（比如MNIST、CIFAR10等）、预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VG
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2023-08-22 09:44:19
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使用nn.Module构建神经网络1 打印网络perception，可以看到上述定义的layer1和layer22 named_parameters()可以返回学习参数的参数名与参数值3 将输入数据传入perception，perception()相当于调用perception中的forward()函数4 nn.Parameter函数5 forward()函数与反向传播6 多个module的嵌套
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2023-08-10 18:41:08
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模型处理1. 网络模型库：torchvision.models 对于深度学习，torchvision.models库提供了众多经典的网络结构与预训练模型，例如VGG、ResNet和Inception等，利用这些模型可以快速搭建物体检测网络，不需要逐层手动实现 以VGG模型为例，在torchvision.models中，VGG模型的特征层与分类层分别用vgg.features与vgg.classif
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2024-06-20 11:19:49
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大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2023-09-03 15:28:55
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pytorch神经网络训练参数设置pytorch作为现在特别热的深度学习框架，很多小伙伴想入门pytorch框架，训练过程中，训练参数设置尤为重要，下文主要介绍pytorch模型保存及学习率调整。keras相关参数截取我这里先截取一段keras训练参数，供熟练keras框架的学习者参考，便于与pytorch做比对。logging = TensorBoard(log_dir="logs")
red
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2023-08-08 10:18:18
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# 教你如何下载 PyTorch 自带模型 ShuffleNet
在机器学习和深度学习的领域，模型的重用是提高开发效率的重要方式。在这篇文章中，我将教你如何下载 PyTorch 自带的 ShuffleNet 模型。这篇文章将以流程和详细步骤的方式说明，帮助你更直观地理解整个过程。
## 流程步骤
在我们开始之前，让我们简要概述一下整个流程。
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-21 06:58:38
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# PyTorch框架自带模型详解
## 引言
在深度学习的世界里，模型的选择往往会直接影响到任务的效果和效率。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了许多预训练的模型，帮助研究人员和开发者快速构建和部署深度学习应用。本文将介绍PyTorch框架自带的模型，主要包括模型的加载、使用和实际代码示例。同时，我们将通过甘特图和序列图来展示相关工作流程。
## PyTorch中的自带模型
P
目录 背景和需求一、模型的参数量统计二、模型检查点大小查看三、检查点大小和模型参数量之间的关系总结 背景和需求一个Pytorch模型的大小可以从两个方面来衡量：检查点大小和模型的参数量。现在我从两个方面都拿到了具体数值，想要验证它们两个是否一致，但在此过程中遇到了一些问题，在此奉上自己的一些观察和思考。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、模型的参数量统计 具体我使用如下代码
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2023-10-08 18:52:54
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这次上手一个比较有意思的项目：图像的风格迁移（论文的连接在底部，以及论文作者的实现）风格迁移，简单的说就是提取一个图片的风格（该图片称为风格图像），如下面这张图片： 风格图片
然后在另外一个图像（称为内容图像）为主要内容的基础上： 内容图片 得到一个基于内容图像并融合风格图像的生成图像： 生成图片 一般的神经网络都基本流程都是：正向传播
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2024-03-13 22:13:27
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前面写过一篇PyTorch保存模型的文章：Pytorch模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练 ，简单介绍了PyTorch模型保存和加载函数的用法，足以快速上手，但对相关函数和参数的具体用法和代表的含义没有进行展开介绍，这篇文章用于记录之。PyTorch保存模型的语句是这样的：torch.save(model.state_dict(), path)加载是这样的：model.load_stat
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2023-08-22 21:39:57
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Pytorch 框架梳理1 Pytorch核心模块1.1 torchtorch是框架的核心模块，主要包括一些激活函数，对tensor得操作以及构建新的张量1.2 torch.Storage 负责 torch.Tensor 底层的数据存储。假设一个 K 阶张量，它的维度是 (k1, k2, k3…,kn) ，由于计算机的内存是连续的地址空间，所以在实际存储过程中存储的是 1 维的向量，这个向量在内存
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2023-09-30 22:30:11
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本来是只用Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不支持，比如对数组使用列表进行切片，所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的)。还好Pytorch比较容易上手，几乎完美复制了Numpy的特性(但还有一些特性不支持)，怪不得热度上升得这么快。模型定义 和TF很像，Pytorch也通过继承父类来搭建模型，同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call(
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2024-06-11 06:47:39
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