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Torch提供了哪些预训练的模型

时间2024-05-25 05:56:03发布访客分类主机资讯浏览1141
导读:Torch提供了许多预训练的模型,其中一些最受欢迎和常用的包括: ResNet:深度残差网络,用于图像分类和目标检测。 VGG:深度卷积网络,用于图像分类。 AlexNet:深度卷积网络,用于图像分类。 Inception:多分支卷积网络...

Torch提供了许多预训练的模型,其中一些最受欢迎和常用的包括:

  1. ResNet:深度残差网络,用于图像分类和目标检测。
  2. VGG:深度卷积网络,用于图像分类。
  3. AlexNet:深度卷积网络,用于图像分类。
  4. Inception:多分支卷积网络,用于图像分类。
  5. MobileNet:轻量级卷积网络,适用于移动设备和嵌入式系统。
  6. BERT:基于Transformer的预训练模型,用于自然语言处理任务。
  7. GPT-2:基于Transformer的预训练模型,用于自然语言生成任务。
  8. UNet:用于图像分割任务的卷积神经网络。

这些预训练模型可以通过Torch Hub或其他库来轻松加载和使用,可以加速模型训练和提高模型性能。

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