PyTorch源码解读（四）torchvision.models

最新推荐文章于 2023-03-08 23:06:39 发布

cdy艳0917

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分类专栏： pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_42239797/article/details/94329987

本文详细介绍了PyTorch中的torchvision.models包，包括其包含的常用网络结构如alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet和vgg等。通过实例展示了如何导入和使用预训练模型，特别是densenet的导入和源码分析。DenseNet模型的核心是密集连接和特征重用，由DenseBlock和Transition组成，其中DenseBlock采用BN+Relu+3x3Conv结构，Transition层则包含1x1Conv和2x2AvgPooling。

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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https://pytorch.org/docs/master/torchvision/datasets.html。

我的另外两篇博客对其他两个部分做了介绍分别为：

torchvision.transformshttps://blog.youkuaiyun.com/sinat_42239797/article/details/93857364
torchvision.datasetshttps://blog.youkuaiyun.com/sinat_42239797/article/details/93916790

这篇博客介绍torchvision.models。torchvision.models这个包中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。

如何调用上述模型？

	import torchvision 
	model = torchvision.models.densenet(pretrained=True)

这样就导入了densenet的预训练模型了。如果只需要网络结构，不需要用预训练模型的参数来初始化，那么就是:

	model = torchvision.models.densenet(pretrained=False)

由于pretrained参数默认是False，所以等价于：


	model = torchvision.models.densenet(pretrained=False)

接下来以导入densenet为例介绍具体导入模型时候的源码。运行model = torchvision.models.densenet(pretrained=True)的时候，是通过models包下的densenet.py脚本进行的，源码如下：

import re
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
from collections import OrderedDict

__all__ = ['DenseNet', 'densenet121', 'densenet169', 'densenet201', 'densenet161']


model_urls = {
    'densenet121': 'https://download.pytorch.org/models/densenet121-a639ec97.pth',
    'densenet169': 'https://download.pytorch.org/models/densenet169-b2777c0a.pth',
    'densenet201': 'https://download.pytorch.org/models/densenet201-c1103571.pth',
    'densenet161': 'https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth',
}

首先是导入必要的库，其中model_zoo是和导入预训练