PyTorchHub是一个用于共享和发现预训练模型的平台，用户可以通过PyTorchHub找到各种类型的预训练模型，并将其下载到本地进行使用。以下是使用PyTorchHub的一般步骤

lewis 2年前 (2023-11-11) 阅读数 4 #技术

PyTorchHub是一个用于共享和发现预训练模型的平台，用户可以通过PyTorchHub找到各种类型的预训练模型，并将其下载到本地进行使用。以下是使用PyTorchHub的一般步骤：

importtorch
importtorch.hubashub

使用PyTorchHub查找模型：可以使用torch.hub.list()函数列出PyTorchHub中可用的所有模型。可以根据模型的名称和相关信息选择要下载和使用的模型。

下载模型：可以使用torch.hub.load()函数下载并加载所选模型。例如，以下代码将下载并加载一个名为"pytorch/vision:v0.6.0"的模型：

model=torch.hub.load('pytorch/vision','resnet18',pretrained=True)

使用模型进行推理：一旦模型下载并加载完成，就可以使用它进行推理。可以将输入数据传递给模型，并获取模型的输出。例如，以下代码将使用模型对一张图像进行推理：

input=torch.randn(1,3,224,224)
output=model(input)

通过这些步骤，您可以使用PyTorchHub来共享和发现各种预训练模型，并将它们应用到您的应用程序中。PyTorchHub为用户提供了一种方便的方式来访问和使用各种类型的模型，从计算机视觉到自然语言处理以及其他领域的预训练模型。

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