PyTorch中使用torchvision读取预训练模型

随着深度学习的快速发展，预训练模型成为了加速开发和提升性能的重要工具。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了torchvision库来简化加载和使用经过预训练的模型的过程。在本文中，我们将介绍如何使用torchvision库来加载和应用预训练模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装PyTorch和torchvision库。可以使用以下命令来安装最新版本的torchvision：

pip install torchvision

安装完成后，我们就可以开始使用torchvision库了。

加载预训练模型的第一步是选择所需的模型。torchvision库中提供了一系列经过预训练的模型，包括经典的卷积神经网络（如ResNet、VGG、AlexNet）以及一些常用的图像生成模型（如GAN和VAE）。我们可以通过指定模型名称来选择相应的预训练模型。

以下是一个例子，展示了如何使用torchvision库加载预训练的ResNet-18模型：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型