pytorch中有哪些预训练模型？怎么使用？举几个例子？2000字

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要针对深度学习领域。PyTorch提供了许多预训练模型，这些模型可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测、语义分割等。在本文中，我们将介绍PyTorch中的一些预训练模型，以及如何使用它们。

一、预训练模型

1、AlexNet

AlexNet是由Alex Krizhevsky等人在2012年提出的一种卷积神经网络模型，它在ImageNet数据集上取得了当时最好的结果。AlexNet具有8个卷积层和3个全连接层，总共有60万个参数。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.alexnet来加载预训练的AlexNet模型。

2、VGG

VGG是由Simonyan和Zisserman在2014年提出的一种卷积神经网络模型。VGG具有16个卷积层和3个全连接层，总共有138万个参数。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.vgg16来加载预训练的VGG模型。

3、ResNet

ResNet是由Kaiming He等人在2015年提出的一种卷积神经网络模型。ResNet通过引入残差块来解决深度神经网络中的梯度消失问题。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.resnet18、torchvision.models.resnet34、torchvision.models.resnet50等来加载预训练的ResNet模型。

4、Inception

Inception是由Google在2014年提出的一种卷积神经网络模型。Inception具有多个分支，每个分支都有不同的卷积核大小和池化方式。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.inception_v3来加载预训练的Inception模型。

5、DenseNet

DenseNet是由Gao Huang等人在2016年提出的一种卷积神经网络模型。DenseNet通过引入密集连接来解决深度神经网络中的梯度消失问题。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.densenet121、torchvision.models.densenet169、torchvision.models.densenet201等来加载预训练的DenseNet模型。

6、MobileNet

MobileNet是由Google在2017年提出的一种卷积神经网络模型。MobileNet具有轻量级的结构，可以在移动设备上实现实时的图像分类。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.mobilenet_v2来加载预训练的MobileNet模型。

7、ShuffleNet

ShuffleNet是由Megvii在2018年提出的一种卷积神经网络模型。ShuffleNet具有轻量级的结构，可以在移动设备上实现实时的图像分类。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.shufflenet_v2_x0_5、torchvision.models.shufflenet_v2_x1_0等来加载预训练的ShuffleNet模型。

二、使用预训练模型

在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models中的函数来加载预训练模型。这些函数会自动下载模型的权重，并将其加载到模型中。

1、加载预训练模型

下面是一个加载预训练的ResNet模型的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 打印模型的结构
print(model)

在上面的代码中，我们使用models.resnet18函数来加载预训练的ResNet模型。预训练的权重会自动下载并加载到模型中。我们还可以使用print函数来打印模型的结构。

2、使用预训练模型进行预测

下面是一个使用预训练的ResNet模型进行图像分类的示例代码：

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

# 加载预训练的ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 定义预处理函数
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])
])

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')

# 预处理图像
image = transform(image)

# 添加一个维度
image = image.unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(image)

# 打印预测结果
print(output)

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的ResNet模型。然后，我们定义了一个预处理函数，用于将输入的图像进行预处理。接着，我们加载了一张图像，并使用预处理函数对其进行预处理。我们还将图像添加了一个维度，以便于输入到模型中。最后，我们使用模型进行预测，并打印预测结果。

三、总结

本文介绍了PyTorch中的一些预训练模型，包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception、DenseNet、MobileNet和ShuffleNet。我们还介绍了如何使用这些预训练模型进行图像分类。预训练模型可以大大简化深度学习的工作流程，加快模型的训练速度。在实际应用中，我们可以使用这些预训练模型进行迁移学习，以适应不同的计算机视觉任务