本文主要是介绍机器学习笔记 - torch.hub 和 torchvision.models 的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、简述
torch.hub 和 torchvision.models 都是 PyTorch 中用于加载模型的工具，但它们之间有很大差异。
torchvision.models包含 PyTorch 官方支持的经典模型架构，例如 AlexNet、VGG、ResNet、MobileNet 等。这些模型经过充分测试和优化，文档完善，使用方便。
而torch.hub用于加载来自 Torch Hub 平台的模型。Torch Hub 是一个预训练模型库，包含来自学术界和工业界的各种模型，涵盖图像分类、目标检测、语义分割等多个领域，还可以发布模型。
torchvision.models主要包含经典的图像分类模型，种类相对有限。
而torch.hub包含更广泛的模型种类，包括最新的研究成果和各种任务的模型，例如目标检测、图像分割、自然语言处理等。
torchvision.models更新频率相对较低，主要跟随 PyTorch 版本更新。 torch.hub模型库更新更频繁，可以获取最新的研究成果和模型。
torchvision.models直接调用模型构造函数即可加载模型。 torch.hub使用 torch.hub.load 函数加载模型，需要指定模型名称、仓库和模型版本。
torchvision.models模型结构相对固定，可定制性有限。 torch.hub一些模型库支持配置参数，可以根据需求进行定制。
如果需要使用经典的图像分类模型，可以选择 torchvision.models。 如果需要使用最新的研究成果或特定任务的模型，可以选择 torch.hub。
二、torchvision.models
这篇关于机器学习笔记 - torch.hub 和 torchvision.models 的区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
