🔥 PyTorch源码解读之torchvision.models 🌟

最近研究了一下PyTorch中的`torchvision.models`模块，发现它简直是深度学习爱好者的宝藏！👀 作为PyTorch官方提供的模型库，它内置了大量经典的卷积神经网络（CNN）结构，比如ResNet、VGG、AlexNet等，甚至还有最新的EfficientNet和DenseNet。这些模型不仅可以直接用于分类任务，还能轻松微调以适应其他应用场景，比如目标检测或语义分割。💻

解读源码后我发现，`torchvision.models`的设计非常优雅，每个模型都封装成了一个类，支持加载预训练权重。例如，如果你想用ResNet50快速搭建模型，只需一行代码：`model = models.resnet50(pretrained=True)`，是不是超方便？🚀 同时，源码中还提供了丰富的注释，帮助开发者理解每一步实现细节。这让我对PyTorch的灵活性和强大功能更加钦佩！👏

如果你也对深度学习框架感兴趣，不妨深入探索一下这个模块，相信会有意想不到的收获哦！✨