门户手机网站开发,烟台网站建设企汇互联见效付款,做网站装什么服务器,西安大网站建设公司排名timm#xff08;Timm is a model repository for PyTorch#xff09;是一个 PyTorch 原生实现的计算机视觉模型库。它提供了预训练模型和各种网络组件#xff0c;可以用于各种计算机视觉任务#xff0c;例如图像分类、物体检测、语义分割等等。timm#xff08;库提供了预训…timmTimm is a model repository for PyTorch是一个 PyTorch 原生实现的计算机视觉模型库。它提供了预训练模型和各种网络组件可以用于各种计算机视觉任务例如图像分类、物体检测、语义分割等等。timm库提供了预训练模型、模型构建块和模型训练的实用工具。timm库可以帮助开发者快速构建和训练深度学习模型同时支持多种图像分类、分割和检测任务特别是结合torch和torchvision的使用对你训练模型事半功倍。
timm 的特点如下
PyTorch 原生实现timm 的实现方式与 PyTorch 高度契合开发者可以方便地使用 PyTorch 的 API 进行模型训练和部署。轻量级的设计timm 的设计以轻量化为基础根据不同的计算机视觉任务提供了多种轻量级的网络结构。大量的预训练模型timm 提供了大量的预训练模型可以直接用于各种计算机视觉任务。多种模型组件timm 提供了各种模型组件如注意力模块、正则化模块、激活函数等等这些模块都可以方便地插入到自己的模型中。高效的代码实现timm 的代码实现高效并且易于使用。
需要注意的是timm 是一个社区驱动的项目它由计算机视觉领域的专家共同开发和维护。在使用时需要遵循相关的使用协议。
1. 安装
pip install timm
2. 准备数据集
首先我们需要准备CIFAR-10数据集。我们可以使用torchvision库来下载和加载数据集
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms# 数据预处理transform transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.RandomCrop(32, padding4),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载CIFAR-10数据集trainset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainTrue, downloadTrue, transformtransform)
trainloader torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size100, shuffleTrue, num_workers2)
testset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse, downloadTrue, transformtransform)
testloader torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size100, shuffleFalse, num_workers2)
3. 加载预训练模型
timm库提供了多个预训练模型这些模型可以在ImageNet等数据集上进行预训练也可以在其他数据集上进行微调。
加载预训练模型的代码非常简单下面我们加载需要的预训练模型权重
import timmm timm.create_model(vgg16, pretrainedTrue)
m.eval()
上面代码就会创建一个VGG-16的预训练模型。
3. 训练模型
现在我们可以开始训练模型。我们将使用交叉熵损失函数和Adam优化器
import torch.optim as optimcriterion torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 训练模型
num_epochs 10device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)
model.to(device)for epoch in range(num_epochs):running_loss 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels datainputs, labels inputs.to(device), labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs model(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss loss.item()print(fEpoch {epoch 1}, Loss: {running_loss / (i 1)})
4. 测试模型
训练完成后我们可以使用测试数据集评估模型的性能
correct 0
total 0model.eval()with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels dataimages, labels images.to(device), labels.to(device)outputs model(images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(fAccuracy on test set: {100 * correct / total}%)
5. 缓存路径
一般来说在 Python 环境中可能会存放在以下常见位置
Windows: C:\Users\[用户名]\.cache\torch\hub\checkpointsLinux: ~/.cache/torch/hub/checkpointsmacOS: ~/Library/Caches/torch/hub/checkpoints
参考文献
【计算机视觉 | Pytorch】timm 包的具体介绍和图像分类案例含源代码-CSDN博客
pytorch学习笔记——timm库-CSDN博客
