vgg13_bn

torchvision.models.vgg13_bn(*, weights: Optional[VGG13_BN_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) → VGG

VGG-13-BN 模型，出自 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition。

引數:

• weights (VGG13_BN_Weights, 可選) – 要使用的預訓練權重。有關更多詳細資訊和可能的值，請參閱下文的 VGG13_BN_Weights。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。

• **kwargs – 傳遞給 torchvision.models.vgg.VGG 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.VGG13_BN_Weights(value)

上面的模型構建器接受以下值作為 weights 引數。VGG13_BN_Weights.DEFAULT 等效於 VGG13_BN_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_V1'。

VGG13_BN_Weights.IMAGENET1K_V1:

這些權重是使用簡化訓練方法從頭訓練的。也可用作 VGG13_BN_Weights.DEFAULT。

acc@1 (on ImageNet-1K)	71.586
acc@5 (on ImageNet-1K)	90.374
min_size	height=32, width=32
類別	tench, goldfish, great white shark, … (省略 997 個)
訓練方法	連結
num_params	133053736
GFLOPS	11.31
檔案大小	507.6 MB

推理變換可在 VGG13_BN_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 處獲取，並執行以下預處理操作：接受 PIL.Image、批處理的 (B, C, H, W) 和單張的 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。影像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 重塑大小至 resize_size=[256]，接著進行中心裁剪至 crop_size=[224]。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。