Charger un modèle pré-entraîné

Vous développez une application pour étiqueter des images issues des réseaux sociaux. Cette tâche exige à la fois une grande précision et de la rapidité. Vous allez utiliser un modèle ResNet18 pré-entraîné pour inférer les classes des images.

Cet exercice fait partie du cours

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

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Instructions

Importez resnet18 et ResNet18_Weights depuis torchvision.models.
Instanciez le model avec resnet18(), en passant le paramètre weights à weights.
Passez model en mode évaluation.
Initialisez les transformations d’entrée et affectez-les à transform.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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