使用timm的新手教程，作者是Chris Hughes上传在blog上的文章，本资源是翻译了的

博客地址：https://towardsdatascience.com/getting-started-with-pytorch-image-models-timm-a-practitioners-guide-4e77b4bf9055#03bd 【使用timm进行PyTorch图像模型实践】 timm是一个由Chris Hughes开发并维护的Python库，专注于PyTorch的深度学习图像模型。这个库包含了众多预训练的卷积神经网络模型，包括ResNet系列和其他先进模型。timm不仅提供模型的加载和使用，还支持模型的定制、特征提取、不同格式的导出以及数据增强等功能，使得在PyTorch中进行深度学习项目变得更加便捷。 1. **模型选择与创建** - 在timm中，用户可以通过提供通配符字符串来列出和选择不同的模型变体。例如，ResNet系列可以通过提供"resnet*"来筛选。 - 创建模型时，可以选择如ResNet-D这样的特定模型。这些模型通常包括归一化参数、输出类别数以及网络结构信息。 - 特别的是，timm的模型能处理不同通道数的输入图像，它会自动调整初始卷积层的权重以适应输入通道。 2. **模型定制** - 用户可以自定义模型，例如调整网络结构或替换特定层。timm提供了灵活的接口来实现这些功能。 3. **特征提取** - 如果只需要模型的中间特征，可以使用`forward_features`方法跳过全局池化和分类层，获取最终卷积层的输出。 - 除了直接提取特征，timm还支持模型作为特征主干，允许在不同层级输出特征图。通过设置`features_only=True`和`out_indices`，用户可以选择输出哪些层级的特征。 4. **模型导出** - timm支持将模型导出为TorchScript，这是一种PyTorch的静态图表示，有利于模型的部署和推理。 - 同时，模型也可以导出为ONNX格式，这是一个跨框架的模型交换标准，方便在不同平台和环境中使用。 5. **数据增强** - timm库提供了丰富的数据增强工具，可以创建复杂的增强管道。`create_transform`工厂函数可以帮助快速构建这些管道，包括调整大小、标准化、颜色抖动等。 - 在训练过程中，可以通过设置`is_training=True`来应用更强的数据增强，如水平翻转，以提高模型的泛化能力。 6. **与TorchVision的集成** - TorchVision的FX工具可以与timm结合使用，通过符号式追踪模型的前向传播，生成易于理解的图形表示，方便用户选择和访问中间操作。 - 这对于特征提取和模型调试尤其有用，可以清晰地定位到感兴趣的中间层。 通过timm，开发者能够轻松地探索、训练和优化各种深度学习图像模型，同时利用强大的数据增强功能提升模型性能。无论是在学术研究还是实际应用中，timm都是一个值得信赖的PyTorch图像模型工具箱。