做架构图的网站电商软文范例100字
timm（Torch Image Models）是一个在PyTorch上构建的图像模型库，它提供了一系列预训练的深度学习模型，使得研究人员和开发者可以方便地进行图像分类、目标检测等任务。
使用timm库创建模型时，如何确定模型的名字
使用timm.list_models方法，找到timm支持的模型
import timmif __name__ == '__main__':all_pretrained_models_available = timm.list_models(pretrained=True)print(all_pretrained_models_available)for i in all_pretrained_models_available:print(i)
运行结果：
很多，这里只列出一部分啊！
resnet152
resnet152d
resnet200d
resnetblur50
resnetrs50
resnetrs101
resnetrs152
resnetrs200
resnetrs270
resnetrs350
resnetrs420
resnetv2_50
resnetv2_50x1_bit_distilled
resnetv2_50x1_bitm
resnetv2_50x1_bitm_in21k
resnetv2_50x3_bitm
resnetv2_50x3_bitm_in21k
resnetv2_101
resnetv2_101x1_bitm
resnetv2_101x1_bitm_in21k
resnetv2_101x3_bitm
resnetv2_101x3_bitm_in21k
resnetv2_152x2_bit_teacher
resnetv2_152x2_bit_teacher_384
resnetv2_152x2_bitm
resnetv2_152x2_bitm_in21k
resnetv2_152x4_bitm
resnetv2_152x4_bitm_in21k
resnext26ts
创建模型
执行代码
self.model = timm.create_model('resnetv2_50', pretrained, num_classes=12, global_pool="avg")
加载预训练权重
timm模型加载预训练权重，均改为从huggingface自动下载。由于众所周知的原因，我们不能下载。我们可以选择加载其他版本的预训练权重。代码：
model_path = '/Users/admin/Downloads/pytorch_model.bin' # 替换为你的pytorch_model.bin文件路径# 加载模型权重
state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))# 创建模型实例并加载权重
model = timm.create_model("eva_giant_patch14_336.clip_ft_in1k", pretrained=False)
model.load_state_dict(state_dict)# 修改输出类别数
model.reset_classifier(num_classes)
特征提取
使用timm库进行特征提取是一个常见的任务，尤其是在处理图像数据时。timm（Torch Image Models）是一个基于PyTorch的库，它包含了一系列预训练的深度学习模型，这些模型可以很方便地用于特征提取、迁移学习等任务。
以下是一个使用timm进行特征提取的基本示例：
首先，确保你已经安装了timm库：
pip install timm
然后，你可以使用以下Python代码进行特征提取：
import torch
from timm import create_model, list_models
from torchvision import transforms
from PIL import Image# 选择一个预训练模型
model_name = 'resnet50'
pretrained_model = create_model(model_name, pretrained=True)# 切换到评估模式，关闭dropout和batch normalization层
pretrained_model.eval()# 定义预处理变换
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])# 加载图像
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = Image.open(image_path).convert('RGB')# 应用预处理变换
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 添加batch维度# 如果有GPU，将图像和数据模型转移到GPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
image_tensor = image_tensor.to(device)
pretrained_model = pretrained_model.to(device)# 提取特征
with torch.no_grad(): # 不需要计算梯度，节省内存和计算资源features = pretrained_model.forward_features(image_tensor) # 获取特征# 将特征转移到CPU（如果需要）并展平
features = features.cpu().numpy().flatten()print(features)
在这个例子中，我们首先创建了一个预训练的ResNet-50模型。然后，我们将模型设置为评估模式，并定义了一个预处理变换，该变换将图像缩放到256x256，中心裁剪到224x224，转换为张量，并应用归一化。
接下来，我们加载了一张图像，并应用预处理变换。然后，我们检查是否有可用的GPU，并将图像张量和模型转移到相应的设备上。
最后，我们使用forward_features方法（这是timm库特有的，用于直接获取模型的卷积层输出，而不包括全连接层）来提取图像的特征。提取的特征被转移到CPU上，并展平为一个一维数组。
注意：不同的模型可能有不同的方法来获取特征。例如，一些模型可能没有forward_features方法，而是需要你手动选择特定的层来获取特征。在这种情况下，你需要查阅该模型的文档或源代码来了解如何正确提取特征。