PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究团队开发。它以动态计算图、易于使用的 API 和强大的社区支持而闻名。PyTorch 适用于各种机器学习任务，从图像分类到自然语言处理，再到强化学习等。本文将详细介绍 PyTorch 在不同应用场景中的常用模型，并提供具体的示例。
主要应用场景及常用模型
图像分类
模型:
ResNet (Residual Networks): 通过残差连接解决深层网络训练困难的问题。
VGG (Visual Geometry Group): 使用多个小卷积核堆叠来构建深层次的网络。
Inception (GoogLeNet): 通过 Inception 模块来提高网络的效率和性能。
示例: python 深色版本
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的 ResNet-50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 准备输入数据
from PIL import Image
from torchvision import transforms
input_image = Image.open("path_to_image.jpg")
preprocess = 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]),
])
input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 创建一个 mini-batch 作为输入
# 进行推理
with torch.no_grad():
output = model(input_batch)
# 获取预测结果
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
print(predicted_idx.item())
目标检测
模型:
Faster R-CNN (Region-based Convo