In questo blog esamineremo due metodi su come importare un modello pre-addestrato in PyTorch.
Come importare un modello pre-addestrato in PyTorch utilizzando Torchvision?
IL ' torchvision ' può essere utilizzata per importare modelli pre-addestrati in PyTorch. È una suddivisione del primario “ torcia ' e contiene la funzionalità di set di dati precedentemente compilati e modelli addestrati. Questa libreria offre agli utenti la possibilità di richiamare modelli addestrati su un set di dati di grandi dimensioni. Questi modelli pre-addestrati possono essere applicati a nuovi dati e possono fornire inferenze valide senza la necessità di cicli di addestramento lunghi e ingestibili.
Segui i passaggi indicati di seguito per scoprire come importare un modello pre-addestrato in PyTorch utilizzando Torchvision:
Passaggio 1: apri Google Colab
Vai al Laboratorio sito web creato da Google e avviare un ' Nuovo taccuino ' per iniziare il progetto:
Passaggio 2: importa le librerie necessarie
Una volta configurato l'IDE Colab, il primo passo è installare e importare le librerie necessarie nel progetto:
importare torcia
importare torchvision
importare torchvision. Modelli
Il codice sopra funziona come segue:
- IL ' pip Il programma di installazione del pacchetto per Python viene utilizzato per installare il ' torcia ' biblioteca.
- Successivamente, il “ importare Il comando viene utilizzato per importare la libreria nel progetto Colab.
- Poi il ' torchvision 'la libreria viene importata nel progetto. Contiene funzionalità per set di dati e modelli.
- IL ' torchvision.model “Il modulo contiene un assortimento di modelli pre-addestrati come quelli della Rete Neurale Residua” ResNet ':
Passaggio 3: importare il modello pre-addestrato
Importa un modello pre-addestrato salvato nel pacchetto 'torchvision.models' utilizzando la seguente riga di codice:
La riga di codice sopra funziona come segue:
- Definire una variabile e assegnarle un nome adatto come riferimento, ad esempio 'Modello_pre_addestrato' .
- Usa il “torchvision.models” modulo per aggiungere il ' ResNet ' modello.
- Aggiungi il ' serio50 ' e impostare il ' preaddestrato=Vero ' come argomento:
Visualizza quindi il modello pre-addestrato come output utilizzando il metodo 'print()':
stampa ( Modello_pre_addestrato ) 
Nota : puoi accedere al nostro notebook Colab che descrive in dettaglio l'importazione di un modello PyTorch pre-addestrato utilizzando torchvision in questo collegamento .
Come importare un modello PyTorch pre-addestrato dal database Hugging Face?
Un altro metodo per importare un modello pre-addestrato è ottenerlo dalla piattaforma Hugging Face. Hugging Face è uno dei database online più popolari per modelli preaddestrati e set di dati di grandi dimensioni disponibili per data scientist e programmatori.
Seguire i passaggi seguenti per importare un modello PyTorch pre-addestrato dal set di dati Hugging Face:
Passaggio 1: avvia un notebook Colab e installa e importa le librerie richieste
Il primo passaggio è avviare un notebook nell'IDE Colab e installare le librerie utilizzando il pulsante ' pip 'programma di installazione dei pacchetti e importarli utilizzando il comando ' importare 'comando:
! pip installa trasformatori
importare torcia
importare trasformatori
dai trasformatori importare Modello automatico
In questo progetto sono necessarie le seguenti librerie
- IL ' torcia ' è la libreria PyTorch essenziale.
- IL ' trasformatori ' contiene la funzionalità di Hugging Face, i suoi modelli e i suoi set di dati:
Passaggio 2: importa il modello da Hugging Face
In questo esempio, il modello da importare dal “ Volto che abbraccia 'Il database è disponibile qui collegamento . Usa il ' AutoModel.from_pretrained() ' per importare un modello pre-addestrato da Hugging Face come mostrato di seguito:
modello_pre_addestrato = Modello automatico. da_preaddestrato ( nome_modello_pre_addestrato )
stampa ( modello_pre_addestrato )
Il codice sopra funziona come segue:
- Copia il nome del modello dal suo sito web sulla piattaforma Hugging Face e assegnalo a ' nome_modello_pre_addestrato 'variabile in Colab.
- Quindi, utilizzare il ' AutoModel.from_pretrained() ' e inserisci la variabile del nome del modello come argomento.
- Infine, utilizzare il 'stampa() ' per mostrare il modello importato nell'output.
Il modello preaddestrato importato da Hugging Face mostrerà l'output seguente:
Nota : puoi accedere al nostro taccuino Colab che spiega in dettaglio come importare un modello pre-addestrato da Hugging Face qui collegamento .
Suggerimento professionale
Hugging Face è una preziosa raccolta di set di dati di grandi dimensioni e modelli complessi che tutti possono utilizzare gratuitamente nell'ambito di progetti di deep learning. Puoi anche caricare i tuoi set di dati affinché altri possano utilizzarli e la piattaforma è ottimizzata per la collaborazione tra data scientist e sviluppatori di tutto il mondo.
Successo! Abbiamo mostrato come importare un modello PyTorch pre-addestrato utilizzando la libreria torchvision o dal database Hugging Face utilizzando la libreria Transformers.
Conclusione
Per importare un modello pre-addestrato in PyTorch, gli utenti possono utilizzare la libreria torchvision o il database online di Hugging Face utilizzando la libreria dei trasformatori in Google Colab. Questi modelli pre-addestrati vengono utilizzati per evitare di spendere tempo prezioso e risorse hardware nella formazione e passare direttamente al test di nuovi dati per inferenze credibili. In questo blog abbiamo mostrato due metodi per importare modelli pre-addestrati in PyTorch.