pytorch中有哪些预训练模型？怎么使用？举几个例子？5000字

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要是为了解决深度学习中的问题而创建的。PyTorch中有很多预训练模型，这些预训练模型可以帮助我们快速地完成各种任务，例如图像分类、目标检测、语义分割等等。本文将介绍PyTorch中的预训练模型，以及如何使用这些模型。

一、PyTorch中的预训练模型

torchvision.models

PyTorch中的预训练模型主要是通过torchvision.models这个模块来实现的。torchvision.models包含了许多经典的预训练模型，例如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等等。这些模型都是在ImageNet数据集上进行训练的，因此可以用于图像分类、目标检测等任务。

transformers

除了torchvision.models，PyTorch还有一个非常流行的预训练模型库——transformers。transformers主要是用于自然语言处理任务，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等等。transformers中包含了很多经典的预训练模型，例如BERT、GPT、RoBERTa等等。

二、如何使用PyTorch中的预训练模型

加载预训练模型

要使用PyTorch中的预训练模型，首先需要加载这些模型。以ResNet50为例，可以通过以下代码来加载模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=True)

在加载模型时，需要指定pretrained=True，表示加载预训练模型。如果不指定pretrained=True，则会加载一个随机初始化的模型。

对输入数据进行预处理

在使用预训练模型进行推理时，需要对输入数据进行预处理。以ResNet50为例，需要将输入数据调整为224x224的大小，并进行标准化。可以通过以下代码来实现：

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

img = transform(img)

在这个例子中，使用了transforms模块来进行数据预处理。首先将图像的大小调整为256x256，然后从中心裁剪出224x224的图像，接着将图像转换为Tensor，并进行标准化。最后得到的img就是可以输入到ResNet50模型中的数据。

进行推理

在加载了预训练模型并对输入数据进行预处理之后，就可以进行推理了。以ResNet50为例，可以通过以下代码来进行推理：

output = model(img)

在这个例子中，将img输入到ResNet50模型中，并得到了模型的输出output。output的形状是[1, 1000]，表示模型对1000个类别的预测结果。

三、举几个例子

图像分类

图像分类是深度学习中最常见的任务之一。可以使用PyTorch中的预训练模型来完成图像分类任务。以ResNet50为例，可以通过以下代码来完成图像分类：

import torch
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
from PIL import Image

model = models.resnet50(pretrained=True)

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

img = Image.open('test.jpg')
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)

output = model(img)
_, pred = output.topk(1, 1, True, True)
print(pred)

在这个例子中，首先加载了ResNet50模型，并对输入数据进行了预处理。然后将预处理后的数据输入到模型中，并得到了模型的输出output。最后使用topk函数来得到模型的预测结果。

目标检测

目标检测是深度学习中的另一个常见任务。可以使用PyTorch中的预训练模型来完成目标检测任务。以Faster R-CNN为例，可以通过以下代码来完成目标检测：

import torch
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2

model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

img = Image.open('test.jpg')
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)

model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(img)

boxes = output[0]['boxes'].numpy()
scores = output[0]['scores'].numpy()
labels = output[0]['labels'].numpy()

img = cv2.imread('test.jpg')
for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
    if score > 0.5:
        cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, str(label), (box[0], box[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，首先加载了Faster R-CNN模型，并对输入数据进行了预处理。然后将预处理后的数据输入到模型中，并得到了模型的输出output。最后使用boxes、scores和labels来表示模型的预测结果，并将结果可视化。

语义分割

语义分割是深度学习中的另一个常见任务。可以使用PyTorch中的预训练模型来完成语义分割任务。以DeepLabv3+为例，可以通过以下代码来完成语义分割：

import torch
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2

model = models.segmentation.deeplabv3_resnet50(pretrained=True)

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

img = Image.open('test.jpg')
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)

model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(img)['out']

output = output.argmax(1).squeeze().numpy()
output = np.uint8(output)

img = cv2.imread('test.jpg')
output = cv2.resize(output, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

result = cv2.addWeighted(img, 0.5, output, 0.5, 0)

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，首先加载了DeepLabv3+模型，并对输入数据进行了预处理。然后将预处理后的数据输入到模型中，并得到了模型的输出output。最后使用argmax函数来得到模型的预测结果，并将结果可视化。

四、总结

PyTorch中有很多预训练模型，这些预训练模型可以帮助我们快速地完成各种任务。在使用这些预训练模型时，需要注意对输入数据进行预处理，并使用正确的接口来进行推理。本文介绍了PyTorch中的预训练模型、如何使用这些模型以及举了几个例子。希望本文对大家有所帮助