本文介绍了如何在PyTorch中使用内置的标准网络模型，如AlexNet、VGG和ResNet，用于图像分类和目标检测任务。通过示例展示了模型初始化、损失函数与优化器的选择、数据加载、训练和测试的流程，帮助加速深度学习项目的研发。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建、训练和部署神经网络模型。PyTorch还提供了一系列内置的标准网络模型，这些模型已经在大规模数据集上进行了训练和优化，可以直接在自己的项目中使用。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch调用这些内置的标准网络模型，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入必要的库和模块：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models
PyTorch的torchvision.models模块提供了一系列内置的标准网络模型，包括AlexNet、VGG、ResNet等。我们
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