torch 学习（2） -- hub模块的使用

最新推荐文章于 2024-08-29 16:39:01 发布
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分类专栏： torch 文章标签： 学习 深度学习 pytorch
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机器学习笔记 - 基于Torch Hub的VGG和ResNet
学以致用 知行合一
05-08 1010
当你在机器学习领域时，理论和实践是同等需要的。但是因为硬件限制会严重影响你的机器学习进程。值得庆幸的是，在互联网上上传预先训练的模型权重来帮助我们绕过这些问题。这些模型在庞大的数据集上进行训练，使其成为非常强大的特征提取器。 所以不仅可以将这些模型用于您的任务，还可以用作基准。但是在特定数据集上训练的模型是否适用于您的问题所特有的任务？这是一个需要考虑的问题。例如，假设您有一个在 ImageNet 上训练的模型（1400 万张图像和20000个分类）。在这种情况下，针对相似且更具体的图像分
机器学习笔记 - 基于Torch Hub的深度估计模型MiDaS
学以致用 知行合一
05-16 3955
图像的深度估计从 2D 图像本身预测对象的顺序（如果图像以 3D 格式扩展）。这无疑是一项艰巨的任务，因为获取专门用于该领域的注释数据和数据集本身就是一项艰巨的任务。深度估计的使用范围很广，最明显的是在自动驾驶汽车领域，其中估计汽车周围物体的距离有助于导航。 MiDaS ​​​​​​​是一种机器学习模型，可以根据任意输入图像估计深度。 下面是论文地址。 MiDaS 背后的研究人员以非常简单的方式解释了他们的动机。他们认为在处理包含现实生活问题时，在单个数据集上的训练模型不会很健壮......
torch.hub
weixin_36670529的博客
05-18 2150
Pytorch Hub is a pre-trained model repository designed to facilitate research reproducibility. Publishing models Pytorch Hub supports publishing pre-trained models(model definitions and pre-trained ...
PyTorch 之 强大的 hub 模块和搭建神经网络进行气温预测
每天进步一点点！
03-18 2719
【代码】PyTorch 之 强大的 hub 模块和搭建神经网络进行气温预测。
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Facebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里来，让PyTorch Hub越来越强大...
【NLP】torch hub工具的使用：torch.hub.load、pytorch预训练模型加载
sunshine77_的博客
08-17 4661
2.4 加载和使用预训练模型 学习目标: 了解加载和使用预训练模型的工具. 掌握加载和使用预训练模型的过程. 加载和使用预训练模型的工具: 在这里我们使用torch.hub工具进行模型的加载和使用. 这些预训练模型由世界先进的NLP研发团队huggingface提供. 加载和使用预训练模型的步骤: 第一步: 确定需要加载的预训练模型并安装依赖包. 第二步: 加载预训练模型的映射器tokenizer. 第三步: 加载带/不带头的预训练模型. 第四步: 使用模型获得输出结果. 第一步: 确..
PyTorch hub 模块
我是小白呀的博客
02-28 1万+
hub 模块概述代码实现 概述 PyTorch Hub 是一个简易 API 和工作流程. 为复现研究提供了基本构建模块, 包含预训练模型库. PyTorch Hub 还支持 Colab, 能与论文代码结合网站 Paper With Code 集成, 用于更广泛的研究. PyTorch Hub 的使用非常简单, 无需下载模型, 只需要敲torch.hun.load()就完成了 代码实现 import torch model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.4.2',
d2l中的torch模块
09-12
《动手学深度学习》中的d2l.torch模块中所有常用函数 --- plot --- synthetic_data --- load_array --- accuracy --- evaluate_accuracy --- evaluate_accuracy --- Animator 以及 DATA_HUB等内容 如果本地没有安装...
基于Torch Hub的vgg和resnet-python源码.zip
05-02
在本压缩包中，我们关注的是使用Python编程语言与Torch Hub库来实现VGG（Visual Geometry Group）和ResNet（Residual Network）这两款深度学习模型。Torch Hub是PyTorch框架的一个核心特性，它提供了一种简单且便捷...
PyTorch 2-深度学习-模块
weixin_42914706的博客
07-08 1143
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序，它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；2、包含自动求导系统的深度神经网络。
HUB模块
qq_43637727的博客
06-29 327
参考： GITHUB：https://github.com/pytorch/hub 模型：https://pytorch.org/hub/research-models
深度学习pytorch之hub模块
qq_38404903的博客
11-10 1229
pytorchhub模块里面有很多模型。
强大的Hub模块
最新发布
qq_52396617的博客
08-29 381
调用别人训练好的网络架构以及训练好的权重参数使得任务可以一行代码就解决。这些网站收录了各种模型。
Python从入门到实战代码行行标注----Hub模块简介
wyz19990307的博客
11-20 1138
--------教程摘自b站【不愧是计算机博士唐宇迪128集课程一套搞定了我大学4年没学会的PyTorch】PyTorch从入门到实战全套课程（附带课程学习资料 )_哔哩哔哩_bilibili GITHUB:https://github.com/pytorch/hub 模型：https://pytorch.org/hub/research-models 某个模型 import torch model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.4.2', 'deepl
PyTorch 基础知识积累之torch.hub 模块讲解
小白学视觉
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。 下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Pyt...
Pytorch hub 介绍
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机器学习笔记 - 基于Torch Hub的图像分割模型FCN
学以致用 知行合一
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预训练的FCN 模型在基本能正确识别与类别 cat（青色）和 dog（绿色）对应的像素。 此外，我们观察到，在图像包含人物和狗/猫的情况下，我们的模型可以有效地分割我们的人类（深蓝色）。 这主要归因于我们加载的的FCN模型已经预训练的21个类别，其中包括类猫,狗， 和人。但是，假设我们要分割一个不包括在 21 个类别中的对象。在这种情况下，我们可以使用来自 Torch Hub 的预训练权重初始化 FCN 模型，并使用迁移学习范式微调我们想要分割的新类。
基于Pytorch TorchHub和RESNET的图像分类案例
破浪会有时的博客
03-17 685
此章节中通过一个具体案例详细介绍如何使用TorchHub，基于已经训练好的ResNet模型进行迁移学习分类任务。我们将学习这些模型背后的核心思想，并根据我们选择的任务对其进行微调。
torch.hub使用方法
03-09
torch.hub 是 PyTorch 提供的一个工具，用于方便地下载和使用预训练模型。使用方法如下： 1. 导入 torch.hub 模块： import torch.hub 2. 使用 torch.hub.load() 方法加载预训练模型： model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True) 其中，'pytorch/vision' 是模型所在的 GitHub 仓库地址，'resnet18' 是模型名称，pretrained=True 表示使用预训练模型。 3. 使用加载的模型进行推理： output = model(input) 其中，input 是输入数据。 希望我的回答能够帮助你。
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