PyTorch Hub发布！一行代码调用最潮模型，图灵奖得主强推

为了调用各种经典机器学习模型，今后你不必重复造轮子了。

刚刚，Facebook宣布推出PyTorch Hub，一个包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心，让你调用起来更方便。

有多方便？

图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐，无论是ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN还是MobileNet等经典模型，只需输入一行代码，就能实现一键调用。

厉不厉害！

Facebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。

并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。

发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里来，让PyTorch Hub越来越强大。

这个新工具一下子把不少程序员“圈了粉”。

短短几个小时，LeCun的推文就收获了上千条赞，网友好评如潮，花式称赞“Nice”“Great”“Wow”。

前Google Brain员工@mat kelcey调侃说，“Hub”这个词是机器学习模型项目的共享词么？TensorFlow Hub前脚到，PyTorch Hub就来了~

网友@lgor Brigadir跟评说，可能是从GitHub开始流行的。

所以，这个一问世就引发大批关注的PyTorch Hub，具体有哪些功能，该怎么用？来看看。

一行代码就导入

PyTorch Hub的使用简单到不能再简单，不需要下载模型，只用了一个torch.hub.load()就完成了对图像分类模型AlexNet的调用。

import torch model = torch.hub.load(‘pytorch/vision’, ‘alexnet’, pretrained=True) model.eval()

试看效果如何，可一键进入Google Colab运行。

具体怎么用，Facebook分别给用户和发布者提供了指南。

对于用户

PyTorch Hub允许用户对已发布的模型执行以下操作：

1、查询可用的模型;
2、加载模型;
3、查询模型中可用的方法。

下面让我们来看看每个应用的实例。

1、查询可用的模型

用户可以使用torch.hub.list()这个API列出repo中所有可用的入口点。比如你想知道PyTorch Hub中有哪些可用的计算机视觉模型：

\>>> torch.hub.list(‘pytorch/vision’) >>> [‘alexnet’, ‘deeplabv3\_resnet101’, ‘densenet121’, … ‘vgg16’, ‘vgg16\_bn’, ‘vgg19’, ‘vgg19\_bn’]

2、加载模型

在上一步中能看到所有可用的计算机视觉模型，如果想调用其中的一个，也不必安装，只需一句话就能加载模型。

model = torch.hub.load(‘pytorch/vision’, ‘deeplabv3\_resnet101’, pretrained=True)

至于如何获得此模型的详细帮助信息，可以使用下面的API：

print(torch.hub.help(‘pytorch/vision’, ‘deeplabv3\_resnet101’))

如果模型的发布者后续加入错误修复和性能改进，用户也可以非常简单地获取更新，确保自己用到的是最新版本：

model = torch.hub.load(…, force\_reload=True)

对于另外一部分用户来说，稳定性更加重要，他们有时候需要调用特定分支的代码。例如pytorch\_GAN\_zoo的hub分支：

model = torch.hub.load(‘facebookresearch/pytorch\_GAN\_zoo:hub’, ‘DCGAN’, pretrained=True, useGPU=False)

3、查看模型可用方法

从PyTorch Hub加载模型后，你可以用dir(model)查看模型的所有可用方法。以bertForMaskedLM模型为例：

\>>> dir(model) >>> [‘forward’ … ‘to’ ‘state\_dict’, ]

如果你对forward方法感兴趣，使用help(model.forward) 了解运行运行该方法所需的参数。

\>>> help(model.forward) >>> Help on method forward in module pytorch\_pretrained\_bert.modeling: forward(input\_ids, token\_type\_ids=None, attention\_mask=None, masked\_lm\_labels=None) …

PyTorch Hub中提供的模型也支持Colab。

进入每个模型的介绍页面后，你不仅可以看到GitHub代码页的入口，甚至可以一键进入Colab运行模型Demo。

对于模型发布者

如果你希望把自己的模型发布到PyTorch Hub上供所有用户使用，可以去PyTorch Hub的GitHub页发送拉取请求。若你的模型符合高质量、易重复、最有利的要求，Facebook官方将会与你合作。

一旦拉取请求被接受，你的模型将很快出现在PyTorch Hub官方网页上，供所有用户浏览。

目前该网站上已经有18个提交的模型，英伟达率先提供支持，他们在PyTorch Hub已经发布了Tacotron2和WaveGlow两个TTS模型。

发布模型的方法也是比较简单的，开发者只需在自己的GitHub存储库中添加一个简单的hubconf.py文件，在其中枚举运行模型所需的依赖项列表即可。

比如，torchvision中的hubconf.py文件是这样的：

Optional list of dependencies required by the package dependencies = [‘torch’]

from torchvision.models.alexnet import alexnet from torchvision.models.densenet import densenet121, densenet169, densenet201, densenet161 from torchvision.models.inception import inception\_v3 from torchvision.models.resnet import resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152,\ resnext50\_32x4d, resnext101\_32x8d from torchvision.models.squeezenet import squeezenet1\_0, squeezenet1\_1 from torchvision.models.vgg import vgg11, vgg13, vgg16, vgg19, vgg11\_bn, vgg13\_bn, vgg16\_bn, vgg19\_bn from torchvision.models.segmentation import fcn\_resnet101, deeplabv3\_resnet101 from torchvision.models.googlenet import googlenet from torchvision.models.shufflenetv2 import shufflenet\_v2\_x0\_5, shufflenet\_v2\_x1\_0 from torchvision.models.mobilenet import mobilenet\_v2

Facebook官方向模型发布者提出了以下三点要求：