当前位置: 首页 > news >正文

使用timm库的一些知识点

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。
在这里插入图片描述

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。

相关文章:

使用timm库的一些知识点

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…...

一种基于宏和serde_json实现的rust web中统一返回类

本人rust萌新,写web碰到了这个,基于ChatGPT和文心一言学了宏,强行把这玩意实现出来了,做个学习记录,如果有更好的方法,勿喷。 先看效果,注意不支持嵌套,且kv映射要用>(因为它这个…...

每周一算法:A*(A Star)算法

八数码难题 题目描述 在 3 3 3\times 3 33 的棋盘上,摆有八个棋子,每个棋子上标有 1 1 1 至 8 8 8 的某一数字。棋盘中留有一个空格,空格用 0 0 0 来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是:给出一种初始布局…...

爬虫练习:获取某网站的房价信息

一、相关网站 二、相关代码 import requests from lxml import etree import csv with open(房天下数据.csv, w, newline, encodingutf-8) as csvfile:fieldnames [名称, 地点,价格,总价,联系电话]writer csv.DictWriter(csvfile, fieldnamesfieldnames)writer.writeheader…...

第一个C语言hello world

#include <stdio.h> int main() {printf("hello world ! \n");//打印函数return 0; } "#" : 预处理标志 include <> : 表示预处理的文件在<>内 stdio.h : 标准的io头文件 // io &#xff1a; 输入输出 // printf()…...

【Python】新手入门学习:详细介绍依赖倒置原则(DIP)及其作用、代码示例

【Python】新手入门学习&#xff1a;详细介绍依赖倒置原则&#xff08;DIP&#xff09;及其作用、代码示例 &#x1f308; 个人主页&#xff1a;高斯小哥 &#x1f525; 高质量专栏&#xff1a;Matplotlib之旅&#xff1a;零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、Py…...

嵌入式驱动学习目录索引(更新中)

前言 这是一篇索引博客&#xff0c;用来作为索引记录学习嵌入式Linux的过程&#xff0c;可以用来给自己以及需要的读者作为一个目录索引&#xff0c;每次更新完博客都会添加进该目录中。 嵌入式驱动学习专栏将详细记录博主学习驱动的详细过程&#xff0c;未来预计四个月将高强度…...

ruoyi-vue插件集成websocket

链接&#xff1a;插件集成 | RuoYi WebSocketServer.java&#xff1a;补充代码 /*** 此为广播消息* param message 消息内容*/public void sendAllMessage(String message) {LOGGER.info("【websocket.sendAllMessage】广播消息:"message);try {for(String sessionI…...

华为ce12800交换机m-lag(V-STP模式)配置举例

配置## 标题思路 采用如下的思路配置M-LAG双归接入IP网络&#xff1a; 1.在Switch上配置上行接口绑定在一个Eth-Trunk中。 2.分别在SwitchA和SwitchB上配置V-STP、DFS Group、peer-link和M-LAG接口。 3.分别在SwitchA和SwitchB上配置LACP M-LAG的系统优先级、系统ID。 4.分别在…...

STM32第九节(中级篇):RCC——时钟树讲解(第一节)

目录 前言 STM32第九节&#xff08;中级篇&#xff09;&#xff1a;RCC——时钟树讲解 时钟树主系统时钟讲解 HSE时钟 HSI时钟 锁相环时钟 系统时钟 SW位控制 HCLK时钟 PCLKI时钟 PCLK2时钟 RTC时钟 MCO时钟输出 6.2.7时钟安全系统(CSS&#xff09; 小结 前言 从…...

c/c++字符串处理标准库 string 介绍

c语言中string.h介绍 C语言的标准库中包含了一个头文件 <string.h>&#xff0c;该头文件提供了一系列字符串处理函数的声明和定义。以下是一些常用的函数&#xff1a; 字符串复制&#xff1a;strcpy(dest, src)。将源字符串 src 复制到目标字符串 dest&#xff0c;包括…...

HarmonyOS NEXT应用开发之深色模式适配

介绍 本示例介绍在开发应用以适应深色模式时&#xff0c;对于深色和浅色模式的适配方案&#xff0c;采取了多种策略如下&#xff1a; 固定属性适配&#xff1a;对于部分组件的颜色属性&#xff0c;如背景色或字体颜色&#xff0c;若保持不变&#xff0c;可直接设定固定色值或…...

Go微服务: 基于Go Micro框架实现微服务调用

Go Micro 1 &#xff09;概述 在具体的项目开发过程中&#xff0c;开发者聚焦的是业务逻辑的开发和功能的实现大量的环境配置&#xff0c;调试搭建等基础性工作会耗费相当一部分的精力因此有必要将微服务架构中所涉及到的&#xff0c;相关的解决方案做集中管理和维护Go Micro …...

大模型prompt提示词如何调优?

当使用大型模型&#xff08;如GPT-3.5&#xff09;时&#xff0c;可以通过优化提示&#xff08;prompt&#xff09;来引导模型生成更加符合预期的内容。以下是一些调优提示词的建议&#xff1a; 1、清晰的问题陈述&#xff1a;确保你的问题或提示清晰、简明&#xff0c;能够准…...

【Python/crawl】如何使用Python爬虫将一系列网页上的同类图片下载到本地

【需求】 从网页https://www.zhainq.com/%e7%be%8e%e5%a5%b3%e5%86%99%e7%9c%9f%e6%9c%ba%e6%9e%84/%e6%97%a5%e6%9c%ac%e7%be%8e%e5%a5%b3%e5%86%99%e7%9c%9f/109012.html 开始&#xff0c;有十七页&#xff0c;每页都有大漂亮“小濑田麻由”的若干图片&#xff0c;想要将其…...

Postgresql 连接数查看,死锁问题解决

-- 查看所有连接 select * -- datname,pid,application_name,state from pg_stat_activity; -- 查询最大连接数 select max_conn-now_conn as resi_conn from (select setting::int8 as max_conn,(select count(*) from pg_stat_activity) as now_conn from pg_settings where…...

ssm蛋糕甜品商城系统(程序+文档+数据库)

** &#x1f345;点赞收藏关注 → 私信领取本源代码、数据库&#x1f345; 本人在Java毕业设计领域有多年的经验&#xff0c;陆续会更新更多优质的Java实战项目&#xff0c;希望你能有所收获&#xff0c;少走一些弯路。&#x1f345;关注我不迷路&#x1f345;** 一、研究背景…...

算法空间复杂度计算

目录 空间复杂度定义 影响空间复杂度的因素 算法在运行过程中临时占用的存储空间讲解 例子 斐波那契数列递归算法的性能分析 二分法&#xff08;递归实现&#xff09;的性能分析 空间复杂度定义 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大…...

C++ lambda函数个人理解

及方便自己在函数内部定义函数 int main() {int i 1;auto c [](int a, int c) {return ab;};int d a(2, i);cout<<c;return 0; }格式&#xff1a; auto functionname [capture](parameters) -> return_type { /* … */ }; &#xff08;1&#xff09;[capture] &a…...

SwiftUI的context Menu

SwiftUI的 context Menu 现在来演示一下如何使用 SwiftUI 的 Context Menu 。 代码&#xff1a; import SwiftUIstruct ContextMenuBootCamp: View {State var bgColor: Color .purplevar body: some View {VStack(alignment: .leading, spacing: 10.0) {Image(systemName: …...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止

<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet&#xff1a; https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...

什么是库存周转?如何用进销存系统提高库存周转率?

你可能听说过这样一句话&#xff1a; “利润不是赚出来的&#xff0c;是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业&#xff0c;很多企业看着销售不错&#xff0c;账上却没钱、利润也不见了&#xff0c;一翻库存才发现&#xff1a; 一堆卖不动的旧货…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法

文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

return this;返回的是谁

一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请&#xff0c;不同级别的经理有不同的审批权限&#xff1a; // 抽象处理者&#xff1a;审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...

【Linux系统】Linux环境变量:系统配置的隐形指挥官

。# Linux系列 文章目录 前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变量的生命周期 四、环境变量的组织方式五、C语言对环境变量的操作5.1 设置环境变量&#xff1a;setenv5.2 删除环境变量:unsetenv5.3 遍历所有环境…...

es6+和css3新增的特性有哪些

一&#xff1a;ECMAScript 新特性&#xff08;ES6&#xff09; ES6 (2015) - 革命性更新 1&#xff0c;记住的方法&#xff0c;从一个方法里面用到了哪些技术 1&#xff0c;let /const块级作用域声明2&#xff0c;**默认参数**&#xff1a;函数参数可以设置默认值。3&#x…...

WebRTC调研

WebRTC是什么&#xff0c;为什么&#xff0c;如何使用 WebRTC有什么优势 WebRTC Architecture Amazon KVS WebRTC 其它厂商WebRTC 海康门禁WebRTC 海康门禁其他界面整理 威视通WebRTC 局域网 Google浏览器 Microsoft Edge 公网 RTSP RTMP NVR ONVIF SIP SRT WebRTC协…...