vgg19_bn¶
- torchvision.models.vgg19_bn(*, weights: Optional[VGG19_BN_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) VGG [源代码]¶
来自 用于大规模图像识别的非常深的卷积网络 的 VGG-19_BN。
- 参数:
weights (
VGG19_BN_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VGG19_BN_Weights
。默认情况下,不使用任何预训练权重。progress (布尔值,可选) – 如果为 True,则将下载进度条显示到标准错误输出。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。
- 类 torchvision.models.VGG19_BN_Weights(value)[源代码]¶
上面的模型构建器接受以下值作为
weights
参数。VGG19_BN_Weights.DEFAULT
等效于VGG19_BN_Weights.IMAGENET1K_V1
。您还可以使用字符串,例如weights='DEFAULT'
或weights='IMAGENET1K_V1'
。VGG19_BN_Weights.IMAGENET1K_V1:
这些权重是使用简化的训练方案从头开始训练的。也可作为
VGG19_BN_Weights.DEFAULT
使用。acc@1(在 ImageNet-1K 上)
74.218
acc@5(在 ImageNet-1K 上)
91.842
最小尺寸
高度=32,宽度=32
类别
海葵,金鱼,大白鲨,……(省略 997 个)
配方
参数数量
143678248
GFLOPS
19.63
文件大小
548.1 MB
推理变换可在
VGG19_BN_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。图像使用interpolation=InterpolationMode.BILINEAR
调整大小到resize_size=[256]
,然后进行crop_size=[224]
的中心裁剪。最后,将值首先重新缩放至[0.0, 1.0]
,然后使用mean=[0.485, 0.456, 0.406]
和std=[0.229, 0.224, 0.225]
进行归一化。