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Deep Learning Academy · Aula

Carregue Modelos do torchvision

Use arquiteturas pré-treinadas em uma única chamada

Carregue Modelos do torchvision é uma aula grátis de Deep Learning Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Deep Learning Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

Why Reinvent It?

You rarely need to build a famous net from scratch. PyTorchs torchvision library ships them ready to use.

A Zoo of Models

From ResNet to VGG to modern nets, torchvision.models is a library of proven architectures at your fingertips.

Load One in a Line

Grabbing an architecture is a single call. Here you get a ResNet-18 with random, untrained weights.

from torchvision import models
net = models.resnet18()

Bring the Pretrained Weights

The real power is loading pretrained weights learned on ImageNet, so the model already knows useful visual features.

from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights
net = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT)

A Head Start

Those weights are a huge head start. You can fine-tune them on your own task with far less data.

Match the Preprocessing

Pretrained models expect specific input sizes and normalization. The weights object carries the exact transforms to apply.

weights = ResNet18_Weights.DEFAULT
preprocess = weights.transforms()

Set Eval Mode

Before predicting, call eval so layers like batch norm and dropout behave correctly for inference.

net.eval()
# disables dropout, freezes batch-norm stats

Swap the Final Layer

ImageNet has 1000 classes. To reuse the net, replace its final fully connected layer to match your classes.

import torch.nn as nn
net.fc = nn.Linear(net.fc.in_features, 10)

Freeze to Save Effort

For quick transfer learning, freeze the backbone so only your new head trains, which is fast and data-light.

for p in net.parameters():
    p.requires_grad = False

Read the Class Names

The weights metadata even lists the human-readable categories, so you can turn an index back into a label.

labels = ResNet18_Weights.DEFAULT.meta["categories"]

Stand on Giants

With one import you reuse years of research and compute. This is the everyday workflow of applied deep learning.

Quick Check

Recall how to load a model that already knows ImageNet.

Recap: Reuse the Best

With torchvision you load proven architectures and pretrained weights in a line, then adapt them to your task. You are ready to build!

Perguntas Frequentes

A aula “Carregue Modelos do torchvision” é grátis?

Sim — o texto completo de “Carregue Modelos do torchvision” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Deep Learning Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Carregue Modelos do torchvision”?

Use arquiteturas pré-treinadas em uma única chamada Você pratica Deep Learning Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Deep Learning Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Deep Learning Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Carregue Modelos do torchvision”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Deep Learning Academy?

Sim. Cada aula de Deep Learning Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. LeNet e AlexNet: As Primeiras Vitórias
  2. VGG: Pilhas de Filtros Pequenos
  3. ResNet: Conexões de Atalho Aprofundam a Rede
  4. Carregue Modelos do torchvision
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