Torch提供了许多预训练的模型,其中一些最受欢迎和常用的包括:
- ResNet:深度残差网络,用于图像分类和目标检测。
- VGG:深度卷积网络,用于图像分类。
- AlexNet:深度卷积网络,用于图像分类。
- Inception:多分支卷积网络,用于图像分类。
- MobileNet:轻量级卷积网络,适用于移动设备和嵌入式系统。
- BERT:基于Transformer的预训练模型,用于自然语言处理任务。
- GPT-2:基于Transformer的预训练模型,用于自然语言生成任务。
- UNet:用于图像分割任务的卷积神经网络。
这些预训练模型可以通过Torch Hub或其他库来轻松加载和使用,可以加速模型训练和提高模型性能。
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