作者： C3P00

Prodia Labs正在重新定义AI在各种软件应用中的集成方式。我们的使命是使AI普惠于所有人。为此，我们打造了一款快速且用户友好的API，专注于图像生成。无论您是开发人员还是研究者，Prodia Labs都可以为您提供所需的AI集成解决方案。在本文中，我们将介绍Prodia Labs的使命、提供的API功能和联系方式，让您深入了解我们的技术和服务。

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Prodia Labs简介
Prodia Labs正在重新定义AI在各种软件应用中的集成方式。我们的使命是使AI普惠于所有人。为了实现这一目标，我们开发了一款快速且易于使用的API，专注于图像生成。通过我们的API，开发人员可以轻松将AI模型集成到自己的应用中，无需担心GPU基础设施的管理问题。

Prodia Labs提供的API
Prodia Labs提供了简单高效的API，让开发人员能够轻松将自己的AI模型与Prodia Labs的技术相结合，实现各种应用场景的图像生成。无论您是想让机器生成图像，还是通过图像实现其他功能，Prodia Labs的API都能满足您的需求。我们的API旨在让开发人员能够专注于应用的业务逻辑，而无需担心管理GPU基础设施的复杂性。

Prodia Labs的使命
Prodia Labs的使命是使AI集成变得轻松。我们希望通过提供高效且易于使用的API，帮助开发人员将他们的AI模型应用到现实世界的各种应用中。我们相信，通过我们的技术和服务，AI将能够更广泛地服务于人类的生活和工作，为各行各业带来更多创新和便利。

联系Prodia Labs
如果您对Prodia Labs的API有任何疑问或需要帮助，请不要犹豫：

查阅我们的API文档，了解更多细节；
通过我们的网站prodia.com与我们联系；
加入我们的Discord社区，与其他开发者和研究者交流。
无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，Prodia Labs都愿意与您一起探索AI集成的世界，为您的项目和应用提供支持和帮助。

结语：
Prodia Labs正在通过提供高效且易于使用的API，重新定义AI在各种软件应用中的集成方式。我们的目标是使AI普惠于所有人。通过本文的介绍，您可以了解到Prodia Labs的使命、提供的API功能以及如何联系我们。无论您是开发人员还是研究者，Prodia Labs都可以为您提供所需的AI集成解决方案。期待与您一起构建创新和便利的AI应用！

标题：快速入门指南：使用timm进行模型训练的开端

导读：
本文旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。首先，您需要安装timm。接下来，我们将通过示例代码演示如何加载预训练模型、列出具有预训练权重的模型、微调预训练模型、以及如何使用预训练模型进行特征提取、图像增强和推理。让我们一起开始这个令人兴奋的旅程吧！

正文：
快速入门
本快速入门指南旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到他们的模型训练流程中。在开始之前，您需要先安装timm。有关安装的详细信息，请参阅安装指南。

加载预训练模型
通过create_model()函数可以加载预训练模型。下面的示例展示了如何加载预训练的mobilenetv3_large_100模型。

import timm

model = timm.create_model('mobilenetv3_large_100', pretrained=True)
model.eval()

需要注意的是，默认情况下返回的PyTorch模型处于训练模式，如果要进行推理，需要调用.eval()方法将其设置为评估模式。

列出具有预训练权重的模型
要列出timm中打包的具有预训练权重的模型，可以使用list_models()函数。如果指定pretrained=True，该函数将只返回具有预训练权重的模型名称。

import timm
from pprint import pprint

model_names = timm.list_models(pretrained=True)
pprint(model_names)

您还可以使用特定模式来列出名称中包含特定字符串的模型。

微调预训练模型
要微调任何预训练模型，只需更改分类器（即最后一层）即可。

model = timm.create_model('mobilenetv3_large_100', pretrained=True, num_classes=num_finetune_classes)

如果要在自己的数据集上进行微调，请编写一个PyTorch训练循环或调整timm的训练脚本以使用自己的数据集。

使用预训练模型进行特征提取
在不修改网络结构的情况下，可以使用model.forward_features(input)来替代通常的model(input)方法，对任何模型进行特征提取。这将跳过头部分类器和全局池化操作。有关更详细的使用timm进行特征提取的指南，请参阅特征提取部分。

图像增强
为了将图像转换为模型接受的有效输入，可以使用timm.data.create_transform()函数，并提供模型期望的输入尺寸。这将返回一个通用的变换对象，其中包含了一些合理的默认设置。

timm.data.create_transform((3, 224, 224))

预训练模型在训练时应用了特定的数据转换。如果您在图像上使用错误的转换，模型将无法理解所见的图像！要了解给定预训练模型使用了哪些转换，可以查看其预训练配置。

model.pretrained_cfg

您可以使用timm.data.resolve_data_config()函数来解析与数据相关的配置。

data_cfg = timm.data.resolve_data_config(model.pretrained_cfg)
transform = timm.data.create_transform(**data_cfg)

使用预训练模型进行推理
下面，我们将结合前面的内容，使用预训练模型进行推理。首先，我们需要一张图片作为输入。我们从网络上加载一张叶子标题：快速入门指南：timm模型训练的开端

导读：
本文将带您快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。从安装timm开始，到加载预训练模型、列出可用的预训练模型、微调模型、使用模型进行特征提取、图像增强和推理等，我们将逐步介绍这些内容。让我们开始这个令人兴奋的旅程吧！

正文：
快速入门
本快速入门指南旨在帮助开发人员快速了解如何将timm集成到模型训练流程中。在开始之前，您需要先安装timm，具体安装方法请参考官方的安装指南。

加载预训练模型
要加载预训练模型，可以使用create_model()函数。以下示例展示了如何加载预训练的mobilenetv3_large_100模型。

import timm

model = timm.create_model('mobilenetv3_large_100', pretrained=True)
model.eval()

需要注意的是，默认情况下返回的PyTorch模型处于训练模式，如果要进行推理，需要调用.eval()方法将其设置为评估模式。

列出具有预训练权重的模型
要列出timm中已打包的具有预训练权重的模型，可以使用list_models()函数。如果指定pretrained=True，该函数将只返回具有预训练权重的模型名称。

import timm
from pprint import pprint

model_names = timm.list_models(pretrained=True)
pprint(model_names)

您还可以使用特定模式来列出名称中包含特定字符串的模型。

微调预训练模型
要微调任何预训练模型，只需更改分类器（即最后一层）即可。

model = timm.create_model('mobilenetv3_large_100', pretrained=True, num_classes=num_finetune_classes)

如果要在自己的数据集上进行微调，请编写一个PyTorch训练循环或调整timm的训练脚本以使用自己的数据集。

使用预训练模型进行特征提取
在不修改网络结构的情况下，可以使用model.forward_features(input)来替代通常的model(input)方法，对任何模型进行特征提取。这将跳过头部分类器和全局池化操作。有关更详细的使用timm进行特征提取的指南，请参考官方文档中的特征提取部分。

图像增强
要将图像转换为模型可接受的有效输入，可以使用timm.data.create_transform()函数，并提供模型所期望的输入尺寸。这将返回一个通用的转换对象，其中包含了一些合理的默认设置。

timm.data.create_transform((3, 224, 224))

需要注意的是，预训练模型在训练时应用了特定的数据转换。如果您在图像上使用错误的转换，模型将无法理解所见的图像！要了解给定预训练模型使用了哪些转换，可以查看其预训练配置。

model.pretrained_cfg

您可以使用timm.data.resolve_data_config()函数来解析与数据相关的配置。

data_cfg = timm.data.resolve_data_config(model.pretrained_cfg)
transform = timm.data.create_transform(**data_cfg)

使用预训练模型进行推理
下面，我们将结合前面的内容，使用预训练模型进行推理。首先，我们需要准备一张图片作为输入。我们从网络上加载了一张叶子的图片。

import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO

url = 'https://datasets-server.huggingface.co/assets/imagenet-1k/--/default/test/12/image/image.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
image

接下来，我们再次创建模型和转换。这次，我们确保将模型设置为评估模式。

model = timm.create_model('mobilenetv3_large_100', pretrained=True).eval()
transform = timm.data.create_transform(
    **timm.data.resolve_data_config(model.pretrained_cfg)
)

我们可以将图片通过转换函数进行处理，以便与模型进行推理。

image_tensor = transform(image)
image_tensor.shape

现在，我们可以将处理后的图片传递给模型进行预测。这里我们使用unsqueeze(0)将其添加一个批次维度，因为模型需要一个批次的输入。

output = model(image_tensor.unsqueeze(0))
output.shape

为了得到预测的概率，我们对输出应用softmax函数。这会得到一个形状为(num_classes,)的张量。

probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
probabilities.shape

接下来，我们使用torch.topk找到前5个预测类别的索引和概率值。

values, indices = torch.topk(probabilities, 5)
indices

通过检查对应于最高概率的索引值，我们可以查看模型的预测结果。

IMAGENET_1k_URL = 'https://storage.googleapis.com/bit_models/ilsvrc2012_wordnet_lemmas.txt'
IMAGENET_1k_LABELS = requests.get(IMAGENET_1k_URL).text.strip().split('\n')
[{'label': IMAGENET_1k_LABELS[idx], 'value': val.item()} for val, idx in zip(values, indices)]

至此，我们完成了使用预训练模型进行推理的过程。我们加载了一张图片，将其通过转换函数处理后输入模型，并得到了模型的预测结果。通过这个示例，我们展示了如何使用timm进行快速入门。

结语：
本文通过一个快速入门的示例，介绍了如何使用timm进行模型训练。我们展示了加载预训练模型、列出具有预训练权重的模型、微调预训练模型、使用预训练模型进行特征提取、图像增强和推理的方法。希望本文对您了解和使用timm有所帮助，让您能够更轻松地进行模型训练和推理！