pytorch入门学习：加载模型（torchvision.models）

前言

PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision。

这篇博客介绍torchvision.models。torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型。

1. 都有哪些模型？

PyTorch定义了几个常用模型，并且提供了预训练版本：

• AlexNet: AlexNet variant from the “One weird trick” paper.
• VGG: VGG-11, VGG-13, VGG-16, VGG-19 (with and without batch normalization)
• ResNet: ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, Res