Как импортировать предварительно обученную модель в PyTorch?

В этом блоге мы рассмотрим два метода импорта предварительно обученной модели в PyTorch.

Как импортировать предварительно обученную модель в PyTorch с помощью Torchvision?

« факельное зрение Библиотеку можно использовать для импорта предварительно обученных моделей в PyTorch. Это подразделение первичного факел » и содержит функционал ранее скомпилированных наборов данных и обученных моделей. Эта библиотека предоставляет пользователям возможность вызывать модели, обученные на большом наборе данных. Эти предварительно обученные модели можно применять к новым данным и обеспечивать достоверные выводы без необходимости длительных и неуправляемых циклов обучения.

Следуйте инструкциям ниже, чтобы узнать, как импортировать предварительно обученную модель в PyTorch с помощью Torchvision:

Шаг 1. Откройте Google Colab.
Перейти в коллабораторию Веб-сайт создано Google и запустите « Новый блокнот », чтобы начать проект:

Шаг 2. Импортируйте необходимые библиотеки
После настройки Colab IDE первым шагом является установка и импорт библиотек, необходимых в проекте:

Приведенный выше код работает следующим образом:

• « пункт ” установщик пакета для Python используется для установки “ факел » библиотека.
• Далее « Импортировать Команда используется для импорта библиотеки в проект Colab.
• Затем « факельное зрение Библиотека импортируется в проект. Он содержит функциональные возможности для наборов данных и моделей.
• « torchvision.model Модуль содержит набор предварительно обученных моделей, таких как модели остаточной нейронной сети. РесНет »:

Шаг 3. Импортируйте предварительно обученную модель
Импортируйте предварительно обученную модель, сохраненную в пакете «torchvision.models», используя следующую строку кода:

Строка кода выше работает следующим образом:

• Определите переменную и дайте ей подходящее имя для ссылки, например «Предварительно_обученная_модель» .
• Использовать «torchvision.models» модуль, чтобы добавить « РесНет модель.
• Добавить ' серьезный50 ” модель и установите “ предварительно обученный = Истина » в качестве аргумента:

Затем просмотрите предварительно обученную модель как выходные данные с помощью метода print():

Примечание : Вы можете получить доступ к нашему блокноту Colab, в котором подробно описан импорт предварительно обученной модели PyTorch с использованием torchvision по этой ссылке. связь .

Как импортировать предварительно обученную модель PyTorch из базы данных Hugging Face?

Другой способ импортировать предварительно обученную модель — получить ее с платформы Hugging Face. Hugging Face — одна из самых популярных онлайн-баз данных для предварительно обученных моделей и больших наборов данных, доступных для специалистов по данным и программистов.

Выполните следующие шаги, чтобы импортировать предварительно обученную модель PyTorch из набора данных Hugging Face:

Шаг 1. Запустите блокнот Colab, установите и импортируйте необходимые библиотеки.
Первый шаг — запустить блокнот в Colab IDE и установить библиотеки с помощью « пункт установщик пакетов и импортируйте их с помощью команды « Импортировать » команда:

В этом проекте необходимы следующие библиотеки

• « факел ” — это основная библиотека PyTorch.
• « трансформаторы Библиотека содержит функциональные возможности Hugging Face, его модели и наборы данных:

Шаг 2. Импортируйте модель из «Обнимающего лица»
В этом примере модель, которую нужно импортировать из файла « Обнимающее лицо » база данных доступна по этому адресу связь . Использовать ' AutoModel.from_pretrained() » для импорта предварительно обученной модели из Hugging Face, как показано ниже:

Приведенный выше код работает следующим образом:

• Скопируйте название модели с ее веб-сайта на платформе Hugging Face и назначьте его « pre_trained_model_name » переменная в Colab.
• Затем используйте « AutoModel.from_pretrained() » и введите переменную имени модели в качестве ее аргумента.
• Наконец, используйте 'Распечатать() ” для демонстрации импортированной модели на выходе.

Предварительно обученная модель, импортированная из Hugging Face, покажет следующий результат:

Примечание : Вы можете получить доступ к нашему блокноту Colab с подробным описанием того, как импортировать предварительно обученную модель из Hugging Face, здесь. связь .

Профессиональный совет

Hugging Face — это ценная коллекция больших наборов данных и сложных моделей, которые каждый может бесплатно использовать в проектах глубокого обучения. Вы также можете загружать свои собственные наборы данных для использования другими, а платформа настроена для сотрудничества между учеными и разработчиками данных по всему миру.

Успех! Мы показали, как импортировать предварительно обученную модель PyTorch с помощью библиотеки torchvision или из базы данных Hugging Face с помощью библиотеки преобразователей.

Заключение

Чтобы импортировать предварительно обученную модель в PyTorch, пользователи могут использовать библиотеку torchvision или онлайн-базу данных Hugging Face с помощью библиотеки трансформеров в Google Colab. Эти предварительно обученные модели используются, чтобы не тратить драгоценное время и аппаратные ресурсы на обучение, и сразу перейти к тестированию новых данных на предмет достоверных выводов. В этом блоге мы показали два метода импорта предварительно обученных моделей в PyTorch.