关于PyTorch源码解读之torchvision.models

关于PyTorch源码解读之torchvision.models的攻略，主要可以分为以下几个步骤：

1. 导入torchvision.models

在使用torchvision.models之前，需要先将其导入到Python环境中：

import torchvision.models as models

2. 加载模型

在导入了torchvision.models之后，需要选择想要使用的模型。torchvision.models中包含了许多预训练模型，比如AlexNet、VGG16、ResNet和DenseNet等。以加载VGG16为例：

vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

其中，pretrained=True表示会自动下载已经训练好的模型权重，可以直接使用。

3. 模型结构分析

完成模型加载之后，我们可以了解一下该模型的结构，其中包含的层、每一层的输入输出等等。使用以下代码可以打印出模型的结构：

print(vgg16)

4. 修改模型结构

在训练自己的数据集时，可能需要根据实际情况对模型进行改进和调整。比如，可以针对不同的任务替换掉模型中的全连接层等。这里以替换全连接层为例：

import torch.nn as nn

new_fc = nn.Linear(4096, num_classes)    # num_classes表示新数据集的类别数
vgg16.classifier._modules['6'] = new_fc

5. 模型应用

修改完模型之后，就可以将自己的数据集传入模型进行训练或推理了。以推理为例：

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

img = Image.open('test.jpg')    # 加载测试图片
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]
    )
])
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)
vgg16.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = vgg16(img_tensor)
    _, preds = torch.max(outputs, 1)
    print('预测结果为：', preds.item())

其中，transforms用于对图像进行预处理，unsqueeze(0)用于增加batch维度，vgg16.eval()用于将模型切换为评估模式，.no_grad()用于关闭梯度计算，torch.max用于获取最大值和对应的索引，preds.item()用于获取索引对应的值。

示例1：使用VGG16进行图像分类

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

# 加载VGG16模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

# 加载测试图片并预处理
img = Image.open('test.jpg')
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]
    )
])
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

# 使用VGG16进行图像分类
vgg16.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = vgg16(img_tensor)
    _, preds = torch.max(outputs, 1)
    print('预测结果为：', preds.item())

示例2：替换VGG16模型中的全连接层

import torchvision.models as models
import torch.nn as nn

# 加载VGG16模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

# 替换全连接层
new_fc = nn.Linear(4096, 10)    # 将原来的1000类替换为10类
vgg16.classifier._modules['6'] = new_fc