Pytorch Hub is a pre-trained model repository designed to facilitate research re...
如果未设置此参数,环境变量TORCH_HUB_DIR 会被首先搜寻，~/.torch/hub 将被创建并用作后备。
plt.gcf().canvas.set_window_title(show_name) plt.imshow(res) plt.show() return res 参考 torch.hub...test_pretrained_models.py: https://github.com/ikuokuo/start-pytorch/tree/master/tests/test_pretrained_models.py [2]torch.hub
在高于PyTorch 1.1版本中，你甚至可以使用官方的torch.hub直接导入模型。
而如果想自己动手的话，最简单的方式是从torch.hub中直接调用已完成预训练的版本。
下载函数来自 XPixelGroup/BasicSR/basicsr/utils/download_util.py 程序中，简单封装的 torch.hub 中的方法： from torch.hub import...'/tmp/temporary_file') """ file_size = None req = Request(url, headers={"User-Agent": "torch.hub
torch.utils.bottleneck torch.utils.checkpoint torch.utils.cpp_extension torch.utils.data torch.utils.dlpack torch.hub
https://youtu.be/LNwODJXcvt4' # YouTube 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream 使用torch.hub
下载函数来自 XPixelGroup/BasicSR/basicsr/utils/download_util.py[31] 程序中，简单封装的 torch.hub 中的方法： from torch.hub...'/tmp/temporary_file') """ file_size = None req = Request(url, headers={"User-Agent": "torch.hub
torch.utils.cpp_extension @belonHan 100% torch.utils.data @BXuan694 100% torch.utils.dlpack @kunwuz 100% torch.hub
import torch.nn as nn from torchvision import models import torchvision.transforms as transforms from torch.hub
导入标准库import torchimport torch.nn as nnfrom torchvision import modelsfrom torch.hub import load_state_dict_from_url
SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME') if cache_folder is None: try: from torch.hub
torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import Tensor try: from torch.hub
torch.nn.functional torch.nn.init torch.optim torch.autograd torch.distributed torch.distributions torch.hub
import torch.nn as nn import os from div.download_from_url import download_from_url try: from torch.hub
这些函数应根据参数初始化模型并返回它们 在我们寻找有趣的预训练模型的过程中，现在我们可以搜索包含 hubconf.py 的 GitHub 存储库，我们会立即知道可以使用 torch.hub 模块加载它们...这就是我们加载模型所需的全部内容，使用 torch.hub，甚至无需克隆存储库。
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