resnet50预训练模型？mobilenet预训练模型？

本文目录一览：

• 1、模型微调与迁移学习:实现领域适应性评估
• 2、如何获取高精度CV模型?快来试试百度EasyDL超大规模视觉预训练模型
• 3、【Pytorch】torchvision.models详细教程

模型微调与迁移学习:实现领域适应性评估

模型微调与迁移学习通过利用预训练模型和源领域知识，能够有效提升模型在新领域的性能，实现领域适应性。其核心步骤包括选择预训练模型、修改结构、微调参数和评估性能，并通过数学优化目标函数实现。

迁移学习基础理论核心思想迁移学习通过发现源域与目标域之间的共性特征（如低级视觉特征、语义信息），将预训练模型的知识（如参数、特征表示）迁移到目标任务，减少对目标域数据的依赖。其核心假设是“不同领域存在可迁移的共享知识”。

灵活性：微调比迁移学习更加灵活，因为它允许我们根据新任务的需求对预训练模型进行不同程度的调整。计算资源：迁移学习通常只需要训练一个新的分类器，因此计算资源需求较低。而微调可能需要重新训练网络的一部分或全部，计算资源需求较高。

如何获取高精度CV模型?快来试试百度EasyDL超大规模视觉预训练模型

1、获取高精度CV模型可尝试使用百度EasyDL超大规模视觉预训练模型，该模型结合迁移学习工具，能帮助开发者使用少量数据快速定制高精度AI模型。具体介绍如下：百度超大规模视觉预训练模型产生的背景在训练深度学习模型时，数据采集、标注等准备过程耗费大量人力、金钱和时间成本，预训练模型可解决此问题。

2、课程内容：在“新手必学1：快速了解EasyDL定制化训练和服务平台”这一课程中，会详解EasyDL经典版的平台功能，并演示在当下疫情中，如何用EasyDL快速训练一个口罩识别模型。这一演示将帮助学员直观了解口罩识别模型的训练过程和应用效果。

【Pytorch】torchvision.models详细教程

1、模型加载方式 torchvision.models模块中的模型可以通过调用相应的函数进行加载，例如torchvision.models.alexnet、torchvision.models.resnet18等。每个模型加载函数都有一个pretrained参数，用于指定是否加载在ImageNet上预训练的权重。

2、在虚拟环境的终端中输入python，进入Python环境。输入import torch，然后输入torch.cuda.is_available（），如果结果为True，则表示PyTorch（GPU版本）安装成功。输入import torchvision，确认PyTorchVision也安装成功。注意：在整个安装过程中，务必确保CUDA、PyTorch和PyTorchVision的版本相互兼容。

3、PyTorch模型转换为LibTorch格式 转换前提条件模型文件：需有训练好的.pth模型文件。模式设置：将模型设置为eval（）模式，避免包含训练相关操作（如Dropout、BatchNorm）。自定义模块：若模型含自定义Python函数或模块，需确保其可被Torch Script处理，否则需手动调整。

4、在Windows系统上无需WSL，使用ROCm + PyTorch运行本地AI（如Stable Diffusion、ComfyUI）的步骤如下：以下流程基于用户分享的非官方ROCm版PyTorch实现，适用于AMD显卡（如RX 7700 XT），需自行承担硬件兼容性风险。

5、可以创建conda虚拟环境，激活后在对应目录下用pip安装torch和torchvision。若需要卸载CUDA，可以通过控制面板找到NVIDIA相关组件，选择CUDA版本进行卸载。最后，所有教程内容已整理在Github仓库【github.com/timerring/di...】或公众号【AIShareLab】，回复pytorch教程获取详细步骤。

6、PyTorch手动下载安装的步骤如下：确定所需版本：访问PyTorch的安装页面，查找并确定所需的PyTorch、torchvision和torchaudio的版本号。例如，需要下载PyTorch版本1，则对应的torchvision版本为0.1，torchaudio版本为0.1。查找并下载对应的whl包：前往PyTorchwhl页面，选择与自身硬件配置相匹配的包。