预训练模型教程：从基础到实战 🚀

预训练模型是机器学习领域的重要工具，能够显著提升模型性能并节省训练成本。以下内容将带你了解如何高效使用预训练模型：

什么是预训练模型？

预训练模型是通过大规模数据集预先训练好的网络结构，可直接用于新任务（如迁移学习）或进一步微调。
例如：

• 📊 ResNet-50：图像分类的经典架构
• 🧠 BERT：自然语言处理的基石模型
• 🎯 YOLOv8：实时目标检测的前沿方案

快速入门步骤

1. 安装依赖

   pip install torch torchvision
   

2. 加载模型

   from torchvision.models import resnet50
   model = resnet50(pretrained=True)
   

3. 进行推理

   import torch
   input = torch.rand(1, 3, 224, 224)
   output = model(input)
   

4. 微调模型
   在自定义数据集上进行参数优化，提升任务适配性

实战技巧

• ✅ 使用 模型压缩工具 降低推理成本
• 🔄 通过 迁移学习指南 掌握参数冻结技巧
• 📈 可视化模型结构：模型架构图

相关资源

• PyTorch官方文档
• TensorFlow预训练模型库
• 模型性能对比实验