PyTorch Image Models (timm) 图像模型库
提供大量图像模型和预训练权重，以及训练与评估脚本
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- 星标
- 3.7万
- GitHub 下载量
- 1085.6万
- 复刻
- 5223
- 主要语言
- Python
- 许可证
- Apache-2.0
- 最近更新
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介绍
PyTorch Image Models（简称 timm）是基于 PyTorch 的图像模型库，最初由 Ross Wightman 开发，文档和权重托管在 Hugging Face。它汇集了 ResNet、EfficientNet、ViT、ConvNeXt、Swin 等众多架构，大多附带预训练权重，常用作视觉任务的骨干网络。
能做什么
- 用统一接口加载图像模型和预训练权重，替换分类头或提取多尺度特征
- 使用内置的训练、验证和推理脚本，支持多 GPU 分布式与混合精度训练
- 调用库中的优化器、数据增强和正则化方法
运行需要：Python 与 PyTorch 环境（pip 安装）；预训练权重从 Hugging Face Hub 下载，训练建议使用 GPU。部分权重需遵守 ImageNet 数据集的许可条款。
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