PyTorch Hub|极客笔记

PyTorch Hub

1. 介绍

PyTorch Hub 是 PyTorch 提供的一个预训练模型库，可以让用户方便地访问各种经过训练的模型。PyTorch Hub 的目的是帮助用户利用他人已经训练好的模型，从而节省训练时间和资源。

通过 PyTorch Hub，用户可以轻松地下载、加载和使用各种预训练模型，这些模型包括了计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域的先进模型。PyTorch Hub 不仅提供了模型本身，还提供了模型的预处理和后处理代码，以便用户可以直接使用这些模型进行推理。

2. 使用 PyTorch Hub 加载预训练模型

使用 PyTorch Hub 加载预训练模型非常简单。用户只需要使用 torch.hub.load() 函数即可下载并加载预训练模型。

import torch

# 下载并加载预训练的 ResNet-18 模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

# 输入一个随机的 3x224x224 的张量进行推理
input_tensor = torch.rand(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
print(output)

以上代码演示了如何使用 PyTorch Hub 加载预训练的 ResNet-18 模型，并使用该模型进行推理。用户只需要指定模型名称和参数 pretrained=True 即可下载并加载预训练模型。

3. PyTorch Hub 中的模型列表

PyTorch Hub 提供了各种领域的预训练模型，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理、语音处理等。用户可以在 PyTorch Hub 的官方网站上查看完整的模型列表。

以下是一些常见的预训练模型：

图像分类模型：ResNet、DenseNet、VGG 等
目标检测模型：Faster R-CNN、YOLO 等
语义分割模型：DeepLab、PSPNet 等
文本分类模型：BERT、RoBERTa 等
语音识别模型：DeepSpeech、Wav2Vec 等

4. 使用自定义模型在 PyTorch Hub 中发布

除了使用他人已经发布的模型，用户还可以将自己训练好的模型发布到 PyTorch Hub 上，供其他用户使用。下面是一个示例代码演示如何将一个自定义模型发布到 PyTorch Hub 上：

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

class CustomModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)
        self.fc = nn.Linear(1000, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet(x)
        x = self.fc(x)
        return x

model = CustomModel()
torch.hub.upload('username/project', model, force=True)

以上代码定义了一个自定义模型 CustomModel，并将该模型上传到 PyTorch Hub 上，其他用户可以通过 torch.hub.load() 函数加载并使用这个模型。