最近在研究深度学习框架PyTorch时，发现`torchvision.models`模块特别实用，它集成了多种经典的神经网络模型，比如ResNet、AlexNet、VGG等。这些模型不仅可以直接用于图像分类任务，还支持预训练权重下载，方便快速搭建项目。✨
首先，进入`torchvision.models`目录后，你会发现每个模型都有详细的文档说明，包括输入输出格式、参数数量以及推荐应用场景。例如，ResNet系列模型因其强大的特征提取能力，在目标检测和分割任务中表现优异。🌟
接着，深入源码可以发现，PyTorch通过类继承的方式定义了各种模型结构，极大简化了代码复杂度。以ResNet为例，其核心在于残差块的设计，通过跳跃连接避免梯度消失问题。💡
最后，值得注意的是，`torchvision.models`还提供了灵活的配置选项，允许用户自定义网络层或调整超参数，满足个性化需求。如果你对深度学习感兴趣，不妨尝试动手实践一下！💪
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