PyTorch Hub发布!一行代码调用所有模型:torch.hub

Facebook 官方博客表示,Hub是一个简易的API和工作流程,为复现研究提供了一个基本的构建模块,包含预训练模型库,并且Hub还支持Colab。能与论文代码结合网站Papers With Code集成,用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”,获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里来,让PyTorch Hub越来越强大。

torch.hub

该库中提供的模型也支持Colab。进入每个模型的介绍页面后,你不仅可以看到GitHub代码页的入口,甚至可以一键进入Colab运行模型Demo
为了调用各种经典机器学习模型,今后你不必重复造轮子了。
刚刚,Facebook宣布推出PyTorch Hub,一个包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,让你调用起来更方便。
图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐,无论是ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN还是MobileNet等经典模型,只需输入一行代码,就能实现一键调用

PyTorch Hub的使用简单到不能再简单,不需要下载模型,只用了一个torch.hub.load()就完成了对图像分类模型AlexNet的调用

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'alexnet', pretrained=True)
model.eval()

PyTorch Hub允许用户对已发布的模型执行以下操作:
1、查询可用的模型;
2、加载模型;
3、查询模型中可用的方法

下面让我们来看看每个应用的实例

查询可用的模型

户可以使用torch.hub.list()这个API列出repo中所有可用的入口点。比如你想知道PyTorch Hub中有哪些可用的计算机视觉模型

torch.hub.list('pytorch/vision')

['alexnet',
'deeplabv3_resnet101',
'densenet121',
...
'vgg16',
'vgg16_bn',
'vgg19',
 'vgg19_bn']

加载模型

在上一步中能看到所有可用的计算机视觉模型,如果想调用其中的一个,也不必安装,只需一句话就能加载模型

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True)

至于如何获得此模型的详细帮助信息,可以使用下面的API:

print(torch.hub.help('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101'))

如果模型的发布者后续加入错误修复和性能改进,用户也可以非常简单地获取更新,确保自己用到的是最新版本:

model = torch.hub.load(..., force_reload=True)

对于另外一部分用户来说,稳定性更加重要,他们有时候需要调用特定分支的代码。例如pytorch_GAN_zoo的hub分支:

model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub', 'DCGAN', pretrained=True)

查看模型的可用方法

从PyTorch Hub加载模型后,你可以用dir(model)查看模型的所有可用方法。以bertForMaskedLM模型为例:

dir(model)

['forward'
...
'to'
'state_dict',
]

如果你对forward方法感兴趣,使用help(model.forward) 了解运行运行该方法所需的参数:

help(model.forward)

Help on method forward in module pytorch_pretrained_bert.modeling:
forward(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=None, masked_lm_labels=None)

总结

先大致了解,慢慢的在使用过程中,将代码啥全部搞定,会自己用一句话调用各种模块,调用各种model,全部都将其搞定都行啦的理由与打算。慢慢的会自己将其全部搞定都行啦的理由与打算。

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