Pytorch框架猫狗大战之模型定义与调用

模型调用

首先再models/__init__.py中，有以下代码：

from .alexnet import AlexNet
from .resnet34 import ResNet34
from .squeezenet import SqueezeNet
# from torchvision.models import InceptinV3
# from torchvision.models import alexnet as AlexNet

这样主函数在调用时就可以写成：

from models import AlexNetg
#或
import models
model = models.AlexNet()
#或
import models
model = getattr(models,'AlexNet')().eval()

书中比较推荐的是第三种方法，但是比较绕，个人理解如下：

首先是getattr和eval两个函数的理解:

getattr(x,'foobar')等效于x.foobar,实例参考点击这里

model.eval()是评估模式，用于验证集和测试集，表示我们用验证集或测试集进行评估时，不改变dropout和batch normalization的参数。这篇文章说的比较全面

（工程代码中getattr的第二个参数是opt.model，这需要读取配置文件中的model参数，小白还没有具体研究，待研究明白再来这里做下记录。）这样如果再使用别的模型的时候，只需要修改一个字符串就好了，便于后期维护。