原文：Getting Started with PyTorch Image Models (timm): A Practitioner’s Guide – 2022.02.02
中文教程: https://www.aiuai.cn/aifarm1967.html
Github： rwightman/pytorch-image-models
PyTorch Image Models（timm） 是一个优秀的图像分类 Python 库，其包含了大量的图像模型（Image Models）、Optimizers、Schedulers、Augmentations 等等.里面提供了许多计算机视觉的SOTA模型，可以当作是torchvision的扩充版本，并且里面的模型在准确度上也较高。
timm 提供了参考的 training 和 validation 脚本，用于复现在 ImageNet 上的训练结果；以及更多的 官方文档 和 timmdocs project.
timm的安装
关于timm的安装，我们可以选择以下两种方式进行：
- 通过pip安装
pip install timm
- 通过git与pip进行安装
git clone https://github.com/rwightman/pytorch-image-models cd pytorch-image-models && pip install -e .
如何查看预训练模型种类
- 查看timm提供的预训练模型 截止到2022.3.27日为止，timm提供的预训练模型已经达到了592个，我们可以通过
timm.list_models()方法查看timm提供的预训练模型（注：本章测试代码均是在jupyter notebook上进行）
import timm avail_pretrained_models = timm.list_models(pretrained=True) len(avail_pretrained_models)
- 查看特定模型的所有种类 每一种系列可能对应着不同方案的模型，比如Resnet系列就包括了ResNet18，50，101等模型，我们可以在
timm.list_models()传入想查询的模型名称（模糊查询），比如我们想查询densenet系列的所有模型。
all_densnet_models = timm.list_models("*densenet*")
all_densnet_models
我们发现以列表的形式返回了所有densenet系列的所有模型。
['densenet121', 'densenet121d', 'densenet161', 'densenet169', 'densenet201', 'densenet264', 'densenet264d_iabn', 'densenetblur121d', 'tv_densenet121']
- 查看模型的具体参数 当我们想查看下模型的具体参数的时候，我们可以通过访问模型的
default_cfg属性来进行查看，具体操作如下
model = timm.create_model('resnet34',num_classes=10,pretrained=True)
model.default_cfg
{'url': 'https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/releases/download/v0.1-weights/resnet34-43635321.pth',
'num_classes': 1000,
'input_size': (3, 224, 224),
'pool_size': (7, 7),
'crop_pct': 0.875,
'interpolation': 'bilinear',
'mean': (0.485, 0.456, 0.406),
'std': (0.229, 0.224, 0.225),
'first_conv': 'conv1',
'classifier': 'fc',
'architecture': 'resnet34'}
除此之外，我们可以通过访问这个链接 查看提供的预训练模型的准确度等信息。
使用和修改预训练模型
在得到我们想要使用的预训练模型后，我们可以通过timm.create_model()的方法来进行模型的创建，我们可以通过传入参数pretrained=True，来使用预训练模型。同样的，我们也可以使用跟torchvision里面的模型一样的方法查看模型的参数，类型/
import timm
import torch
model = timm.create_model('resnet34',pretrained=True)
x = torch.randn(1,3,224,224)
output = model(x)
output.shape
torch.Size([1, 1000])
- 查看某一层模型参数（以第一层卷积为例）
model = timm.create_model('resnet34',pretrained=True)
list(dict(model.named_children())['conv1'].parameters())
[Parameter containing:
tensor([[[[-2.9398e-02, -3.6421e-02, -2.8832e-02, ..., -1.8349e-02,
-6.9210e-03, 1.2127e-02],
[-3.6199e-02, -6.0810e-02, -5.3891e-02, ..., -4.2744e-02,
-7.3169e-03, -1.1834e-02],
...
[ 8.4563e-03, -1.7099e-02, -1.2176e-03, ..., 7.0081e-02,
2.9756e-02, -4.1400e-03]]]], requires_grad=True)]
- 修改模型（将1000类改为10类输出）
model = timm.create_model('resnet34',num_classes=10,pretrained=True)
x = torch.randn(1,3,224,224)
output = model(x)
output.shape
torch.Size([1, 10])
- 改变输入通道数（比如我们传入的图片是单通道的，但是模型需要的是三通道图片） 我们可以通过添加
in_chans=1来改变
model = timm.create_model('resnet34',num_classes=10,pretrained=True,in_chans=1)
x = torch.randn(1,1,224,224)
output = model(x)
模型的保存
timm库所创建的模型是torch.model的子类，我们可以直接使用torch库中内置的模型参数保存和加载的方法，具体操作如下方代码所示
torch.save(model.state_dict(),'./checkpoint/timm_model.pth')
model.load_state_dict(torch.load('./checkpoint/timm_model.pth'))
使用示例
# replace
# optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# with
optimizer = timm.optim.AdamP(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in num_epochs:
for batch in training_dataloader:
inputs, targets = batch
outputs = model(inputs)
loss = loss_function(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
#
optimizer = timm.optim.Adahessian(model.parameters(), lr=0.01)
is_second_order = (
hasattr(optimizer, "is_second_order") and optimizer.is_second_order
) # True
for epoch in num_epochs:
for batch in training_dataloader:
inputs, targets = batch
outputs = model(inputs)
loss = loss_function(outputs, targets)
loss.backward(create_graph=second_order)
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()