inception_v3

torchvision.models.quantization.inception_v3(*, weights: Optional[Union[Inception_V3_QuantizedWeights, Inception_V3_Weights]] = None, progress: bool = True, quantize: bool = False, **kwargs: Any) → QuantizableInception3

來自 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 論文的 Inception v3 模型架構。

注意

重要: 與其他模型不同，inception_v3 需要大小為 N x 3 x 299 x 299 的張量，請確保您的影像尺寸符合要求。

注意

請注意，設定 quantize = True 將返回一個帶有 8 位權重的量化模型。量化模型僅支援推理，並在 CPU 上執行。GPU 推理尚不支援。

引數:

• weights (Inception_V3_QuantizedWeights 或 Inception_V3_Weights，可選) – 模型的預訓練權重。有關更多詳細資訊和可能的值，請參閱下面的 Inception_V3_QuantizedWeights。預設情況下，不使用預訓練權重。

• progress (bool, 可選) – 如果為 True，則在 stderr 中顯示下載進度條。預設值為 True。

• quantize (bool, 可選) – 如果為 True，則返回模型的量化版本。預設值為 False。

• **kwargs – 傳遞給 torchvision.models.quantization.QuantizableInception3 基類的引數。有關此類的更多詳細資訊，請參閱原始碼。

class torchvision.models.quantization.Inception_V3_QuantizedWeights(value)

上面的模型構建器接受以下值作為 weights 引數。Inception_V3_QuantizedWeights.DEFAULT 等同於 Inception_V3_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1。您也可以使用字串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_FBGEMM_V1'。

Inception_V3_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1:

這些權重是透過在下面列出的未量化權重基礎上進行訓練後量化（eager mode）生成的。也可用作 Inception_V3_QuantizedWeights.DEFAULT。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	77.176
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	93.354
引數數量	27161264
最小尺寸	高=75，寬=75
類別	丁鯛魚, 金魚, 大白鯊, ... (省略 997 個)
後端	fbgemm
生成方法	連結
未量化	Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1
GIPS	5.71
檔案大小	23.1 MB

推理轉換可透過 Inception_V3_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1.transforms 獲取，並執行以下預處理操作：接受 PIL.Image 物件、批處理的 (B, C, H, W) 影像和單個 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。影像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 重設大小至 resize_size=[342]，然後進行中心裁剪至 crop_size=[299]。最後，值首先被重新縮放到 [0.0, 1.0]，然後使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 進行歸一化。

class torchvision.models.Inception_V3_Weights(value)

上面的模型構建器接受以下值作為 weights 引數。Inception_V3_Weights.DEFAULT 等同於 Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_V1'。

Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1:

這些權重是從原始論文移植而來。也可用作 Inception_V3_Weights.DEFAULT。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	77.294
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	93.45
引數數量	27161264
最小尺寸	高=75，寬=75
類別	丁鯛魚, 金魚, 大白鯊, ... (省略 997 個)
生成方法	連結
GFLOPS	5.71
檔案大小	103.9 MB

推理轉換可透過 Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 獲取，並執行以下預處理操作：接受 PIL.Image 物件、批處理的 (B, C, H, W) 影像和單個 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。影像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 重設大小至 resize_size=[342]，然後進行中心裁剪至 crop_size=[299]。最後，值首先被重新縮放到 [0.0, 1.0]，然後使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 進行歸一化。