🌟PyTorch学习笔记📚之加载预训练模型✨
在深度学习的旅程中,利用预训练模型就像是站在巨人的肩膀上前行。今天,我们就来聊聊如何用PyTorch加载这些强大的预训练模型吧!💻🔍
首先,PyTorch提供了非常便捷的工具,比如`torchvision.models`,里面包含了大量经过训练的模型,如ResNet、VGG等。它们已经在海量数据集上完成了训练,可以直接用于我们的项目,大大节省了时间和计算资源。💡
加载预训练模型其实很简单:只需几行代码即可完成。例如,导入`resnet18`模型并设置为评估模式:
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
```
此外,还可以根据需求对模型进行微调,比如修改最后一层全连接层以适应特定任务。这种灵活性使得PyTorch成为AI开发者不可或缺的利器。🎯
掌握这一技能后,你就能更高效地构建自己的AI算法啦!🚀🌈
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