Charger un modèle préentraîné

Vous développez une application pour étiqueter des images provenant des médias sociaux. Cette tâche exige une grande précision et rapidité. Vous allez utiliser un modèle ResNet18 préentraîné pour inférer les classes d'images.

Cette activité fait partie du cours

Deep Learning pour les images avec PyTorch

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Instructions de l’exercice

Importez resnet18 et ResNet18_Weights de torchvision.models.
Instanciez le model en utilisant resnet18(), en définissant le paramètre weights à weights.
Placez model en mode évaluation.
Initialisez les transformations d'entrée et assignez-les à transform.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import resnet18 model
from torchvision.models import ____

# Initialize model with default weights
weights = ResNet18_Weights.DEFAULT
model = ____

# Set model to evaluation mode
model.____

# Initialize the transforms
transform = ____

Modifier et exécuter le code