使用PyTorch中的torchvision读取预训练模型

在深度学习中，迁移学习是一种常用的技术，它允许我们利用在大规模数据集上预训练的模型，来解决小规模数据集上的任务。PyTorch提供了torchvision库，其中包含了一些常用的计算机视觉模型，并且这些模型已经在大规模图像数据上进行了预训练。本文将介绍如何使用torchvision中的预训练模型。

首先，我们需要安装PyTorch和torchvision。可以使用以下命令来安装它们：

pip install torch torchvision

安装完成后，我们可以开始使用torchvision中的预训练模型。torchvision提供了一些常见的模型，如AlexNet、ResNet、VGG等。

下面是一个使用torchvision中预训练的ResNet模型的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet模型
model =