从keras中的pytorch导入正确的模型

从keras中导入正确的模型需要使用torchvision库。torchvision是PyTorch的一个扩展库，提供了一些常用的计算机视觉任务的数据集、模型架构和图像转换工具。

首先，需要安装torchvision库。可以使用以下命令安装：

pip install torchvision

安装完成后，可以使用以下代码从keras中导入正确的模型：

import torch
import torchvision.models as models

# 导入预训练的ResNet模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

上述代码中，我们使用了ResNet-50模型作为示例。可以根据需要选择其他预训练的模型，如VGG、AlexNet等。pretrained=True表示使用预训练的权重参数。

导入模型后，可以使用model.eval()将模型设置为评估模式。这将影响模型的行为，例如在推理阶段会关闭Dropout和Batch Normalization层。

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