inception_v3

torchvision.models.quantization.inception_v3(*, weights: Optional[Union[Inception_V3_QuantizedWeights, Inception_V3_Weights]] = None, progress: bool = True, quantize: bool = False, **kwargs: Any) → QuantizableInception3

Inception v3 模型架構，出自重新思考電腦視覺的 Inception 架構。

注意

重要事項：與其他模型相反，inception_v3 預期張量的大小為 N x 3 x 299 x 299，因此請確保您的影像已相應調整大小。

注意

請注意，quantize = True 會傳回具有 8 位元權重的量化模型。量化模型僅支援推論，並在 CPU 上執行。GPU 推論尚不受支援。

參數:

• weights (Inception_V3_QuantizedWeights 或 Inception_V3_Weights，選用) – 模型的預訓練權重。請參閱下方的 Inception_V3_QuantizedWeights 以取得更多詳細資訊和可能的值。預設情況下，不使用預訓練權重。

• progress (bool, 選用) – 若為 True，則在 stderr 上顯示下載進度條。預設值為 True。

• quantize (bool, 選用) – 若為 True，則傳回模型的量化版本。預設值為 False。

• **kwargs – 傳遞至 torchvision.models.quantization.QuantizableInception3 基底類別的參數。關於此類別的更多詳細資訊，請參閱原始碼。

class torchvision.models.quantization.Inception_V3_QuantizedWeights(value)

上述模型建構器接受以下值作為 weights 參數。Inception_V3_QuantizedWeights.DEFAULT 等同於 Inception_V3_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1。您也可以使用字串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_FBGEMM_V1'。

Inception_V3_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1:

這些權重是透過對下方列出的未量化權重執行「訓練後量化」（eager 模式）而產生。也可作為 Inception_V3_QuantizedWeights.DEFAULT 使用。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	77.176
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	93.354
num_params	27161264
min_size	height=75, width=75
類別	狗魚、金魚、大白鯊、… (省略 997 種)
後端	fbgemm
配方	連結
未量化	Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1
GIPS	5.71
檔案大小	23.1 MB

推論轉換可在 Inception_V3_QuantizedWeights.IMAGENET1K_FBGEMM_V1.transforms 中取得，並執行以下預處理操作：接受 PIL.Image、批次 (B, C, H, W) 和單張 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。影像會使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 調整大小為 resize_size=[342]，然後中央裁剪為 crop_size=[299]。最後，值會先重新縮放至 [0.0, 1.0]，然後使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 進行正規化。

class torchvision.models.Inception_V3_Weights(value)

上述模型建構器接受以下值作為 weights 參數。Inception_V3_Weights.DEFAULT 等同於 Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_V1'。

Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1:

這些權重是從原始論文移植而來。也可作為 Inception_V3_Weights.DEFAULT 使用。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	77.294
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	93.45
num_params	27161264
min_size	height=75, width=75
類別	狗魚、金魚、大白鯊、… (省略 997 種)
配方	連結
GFLOPS	5.71
檔案大小	103.9 MB

推論轉換可在 Inception_V3_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中取得，並執行以下預處理操作：接受 PIL.Image、批次 (B, C, H, W) 和單張 (C, H, W) 影像 torch.Tensor 物件。影像會使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 調整大小為 resize_size=[342]，然後中央裁剪為 crop_size=[299]。最後，值會先重新縮放至 [0.0, 1.0]，然後使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 進行正規化。