快捷键

vgg13

torchvision.models.vgg13(*, weights: Optional[VGG13_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) VGG[source]

来自 用于大规模图像识别的非常深层的卷积神经网络 的 VGG-13。

参数::
  • weights (VGG13_Weights, 可选) – 要使用的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值,请参见下面的 VGG13_Weights。默认情况下,不使用任何预训练权重。

  • progress (bool, 可选) – 如果为 True,则在 stderr 上显示下载进度条。默认为 True。

  • **kwargs – 传递给 torchvision.models.vgg.VGG 基类的参数。有关此类的更多详细信息,请参阅 源代码

class torchvision.models.VGG13_Weights(value)[source]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。 VGG13_Weights.DEFAULT 等效于 VGG13_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

VGG13_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重是使用简化的训练方案从头开始训练的。也称为 VGG13_Weights.DEFAULT

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)

69.928

acc@5 (在 ImageNet-1K 上)

89.246

最小尺寸

height=32, width=32

类别

tench, goldfish, great white shark, … (997 省略)

方案

链接

参数数量

133047848

GFLOPS

11.31

文件大小

507.5 MB

推理转换可在 VGG13_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中获得,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 将图像调整为 resize_size=[256],然后进行 crop_size=[224] 的中央裁剪。最后,值首先缩放到 [0.0, 1.0],然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406]std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行标准化。

文档

访问 PyTorch 的综合开发者文档

查看文档

教程

获取针对初学者和高级开发人员的深入教程

查看教程

资源

查找开发资源并解答您的问题

查看资源