0Pricing
Deep Learning Academy · Урок

Загружайте модели torchvision

Используйте предварительно обученные архитектуры одним вызовом

«Загружайте модели torchvision» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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!

Часто задаваемые вопросы

Урок «Загружайте модели torchvision» бесплатный?

Да — полный текст урока «Загружайте модели torchvision» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Загружайте модели torchvision»?

Используйте предварительно обученные архитектуры одним вызовом Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Загружайте модели torchvision»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?

Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. LeNet и AlexNet: первые победы
  2. VGG: последовательности маленьких фильтров
  3. ResNet: пропускающие связи ведут в глубину
  4. Загружайте модели torchvision
← Назад к Deep Learning Academy