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torch.hub#

创建于: 2025年6月13日 | 最后更新于: 2025年6月13日

Pytorch Hub 是一个预训练模型仓库，旨在促进研究的可复现性。

发布模型#

Pytorch Hub 支持通过添加一个简单的 hubconf.py 文件，将预训练模型（模型定义和预训练权重）发布到 GitHub 仓库；

hubconf.py 可以有多个入口点。每个入口点都被定义为一个 Python 函数（例如：您想要发布的预训练模型）。

  def entrypoint_name(*args, **kwargs):
      # args & kwargs are optional, for models which take positional/keyword arguments.
      ...

如何实现一个入口点？#

以下是一个代码片段，用于指定 resnet18 模型在 pytorch/vision/hubconf.py 中的入口点实现。在大多数情况下，导入正确的函数就足够了。这里我们仅使用展开的版本作为示例来展示其工作原理。您可以在 pytorch/vision repo 中找到完整的脚本。

  dependencies = ['torch']
  from torchvision.models.resnet import resnet18 as _resnet18

  # resnet18 is the name of entrypoint
  def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
      """ # This docstring shows up in hub.help()
      Resnet18 model
      pretrained (bool): kwargs, load pretrained weights into the model
      """
      # Call the model, load pretrained weights
      model = _resnet18(pretrained=pretrained, **kwargs)
      return model

dependencies 变量是 **加载** 模型所需的包名称的 **列表**。请注意，这可能与训练模型所需的依赖项略有不同。
args 和 kwargs 会被传递给实际的可调用函数。
函数的文档字符串用作帮助消息。它解释了模型的作用以及允许的位置/关键字参数。强烈建议在此处添加一些示例。
入口点函数可以返回一个模型（nn.module），或者辅助工具以使开发者的工作流程更顺畅，例如 tokenizers。
以下划线开头的可调用函数被视为辅助函数，它们不会出现在 torch.hub.list() 中。
预训练权重可以存储在 GitHub 仓库中，也可以通过 torch.hub.load_state_dict_from_url() 加载。如果文件小于 2GB，建议将其附加到项目发布中，并使用发布中的 URL。在上面的示例中，torchvision.models.resnet.resnet18 处理了 pretrained 参数，您也可以将以下逻辑放入入口点定义中。

  if pretrained:
      # For checkpoint saved in local GitHub repo, e.g. <RELATIVE_PATH_TO_CHECKPOINT>=weights/save.pth
      dirname = os.path.dirname(__file__)
      checkpoint = os.path.join(dirname, <RELATIVE_PATH_TO_CHECKPOINT>)
      state_dict = torch.load(checkpoint)
      model.load_state_dict(state_dict)

      # For checkpoint saved elsewhere
      checkpoint = 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth'
      model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(checkpoint, progress=False))

重要提示#

发布的模型应至少在分支/标签上。不能是任意提交。

从 Hub 加载模型#

Pytorch Hub 提供了便捷的 API，通过 torch.hub.list() 探索 hub 中所有可用的模型，通过 torch.hub.help() 显示文档字符串和示例，并通过 torch.hub.load() 加载预训练模型。

torch.hub.list(github, force_reload=False, skip_validation=False, trust_repo=None, verbose=True)[source]#

列出由 github 指定的仓库中所有可用的入口点。

参数:

github (str) – 格式为“repo_owner/repo_name[:ref]”的字符串，其中 :ref 是可选的（标签或分支）。如果未指定 ref，则默认分支假定为 main（如果存在），否则为 master。例如：‘pytorch/vision:0.10’
force_reload (bool, optional) – 是否丢弃现有缓存并强制重新下载。默认为 False。
skip_validation (bool, optional) – 如果为 False，torchhub 将检查 github 参数指定的 ref 是否正确属于仓库所有者。这将向 GitHub API 发送请求；您可以通过设置 GITHUB_TOKEN 环境变量来指定非默认的 GitHub token。默认为 False。
trust_repo (bool, str or None) –
"check", True, False 或 None。此参数在 v1.12 中引入，有助于确保用户仅运行受信任仓库的代码。
- 如果为 False，将提示用户是否信任该仓库。
- 如果为 True，该仓库将被添加到信任列表，并在无需显式确认的情况下加载。
- 如果为 "check"，该仓库将在缓存的信任仓库列表中进行检查。如果不在该列表中，行为将回退到 trust_repo=False 选项。
- 如果为 None：这将发出警告，邀请用户将 trust_repo 设置为 False, True 或 "check"。这仅为向后兼容性而存在，将在 v2.0 中移除。
默认为 None，在 v2.0 中将更改为 "check"。
verbose (bool, optional) – 如果为 False，则静默关于命中本地缓存的消息。请注意，关于首次下载的消息无法静默。默认为 True。

返回:

可用的可调用入口点

返回类型:

列表

示例

>>> entrypoints = torch.hub.list("pytorch/vision", force_reload=True)

torch.hub.help(github, model, force_reload=False, skip_validation=False, trust_repo=None)[source]#

显示入口点 model 的文档字符串。

参数:

github (str) – 格式为 <repo_owner/repo_name[:ref]> 的字符串，其中 :ref 是可选的（一个标签或一个分支）。如果未指定 ref，则默认分支假定为 main（如果存在），否则为 master。例如：‘pytorch/vision:0.10’
model (str) – 仓库 hubconf.py 中定义的入口点名称。
force_reload (bool, optional) – 是否丢弃现有缓存并强制重新下载。默认为 False。
skip_validation (bool, optional) – 如果为 False，torchhub 将检查 github 参数指定的 ref 是否正确属于仓库所有者。这将向 GitHub API 发送请求；您可以通过设置 GITHUB_TOKEN 环境变量来指定非默认的 GitHub token。默认为 False。
trust_repo (bool, str or None) –
"check", True, False 或 None。此参数在 v1.12 中引入，有助于确保用户仅运行受信任仓库的代码。
- 如果为 False，将提示用户是否信任该仓库。
- 如果为 True，该仓库将被添加到信任列表，并在无需显式确认的情况下加载。
- 如果为 "check"，该仓库将在缓存的信任仓库列表中进行检查。如果不在该列表中，行为将回退到 trust_repo=False 选项。
- 如果为 None：这将发出警告，邀请用户将 trust_repo 设置为 False, True 或 "check"。这仅为向后兼容性而存在，将在 v2.0 中移除。
默认为 None，在 v2.0 中将更改为 "check"。

示例

>>> print(torch.hub.help("pytorch/vision", "resnet18", force_reload=True))

torch.hub.load(repo_or_dir, model, *args, source='github', trust_repo=None, force_reload=False, verbose=True, skip_validation=False, **kwargs)[source]#

从 GitHub 仓库或本地目录加载模型。

注意：加载模型是典型的用例，但它也可以用于加载其他对象，如 tokenizers、损失函数等。

如果 source 是 ‘github’，则 repo_or_dir 应该具有 repo_owner/repo_name[:ref] 的形式，其中 :ref 是可选的（一个标签或一个分支）。

如果 source 是 ‘local’，则 repo_or_dir 应该是一个本地目录的路径。

参数:

repo_or_dir (str) – 如果 source 是 ‘github’，这应该对应一个格式为 repo_owner/repo_name[:ref] 的 GitHub 仓库，其中 :ref 是可选的（标签或分支），例如 ‘pytorch/vision:0.10’。如果未指定 ref，则默认分支假定为 main（如果存在），否则为 master。如果 source 是 ‘local’，则它应该是本地目录的路径。
model (str) – 仓库/目录的 hubconf.py 中定义的某个可调用项（入口点）的名称。
*args (optional) – 可调用项 model 的相应参数。
source (str, optional) – ‘github’ 或 ‘local’。指定如何解释 repo_or_dir。默认为 ‘github’。
trust_repo (bool, str or None) –
"check", True, False 或 None。此参数在 v1.12 中引入，有助于确保用户仅运行受信任仓库的代码。
- 如果为 False，将提示用户是否信任该仓库。
- 如果为 True，该仓库将被添加到信任列表，并在无需显式确认的情况下加载。
- 如果为 "check"，该仓库将在缓存的信任仓库列表中进行检查。如果不在该列表中，行为将回退到 trust_repo=False 选项。
- 如果为 None：这将发出警告，邀请用户将 trust_repo 设置为 False, True 或 "check"。这仅为向后兼容性而存在，将在 v2.0 中移除。
默认为 None，在 v2.0 中将更改为 "check"。
force_reload (bool, optional) – 是否无条件地强制重新下载 GitHub 仓库。如果 source = 'local'，则无效。默认为 False。
verbose (bool, optional) – 如果为 False，则静默关于命中本地缓存的消息。请注意，关于首次下载的消息无法静默。如果 source = 'local'，则无效。默认为 True。
skip_validation (bool, optional) – 如果为 False，torchhub 将检查 github 参数指定的 ref 是否正确属于仓库所有者。这将向 GitHub API 发送请求；您可以通过设置 GITHUB_TOKEN 环境变量来指定非默认的 GitHub token。默认为 False。
**kwargs (optional) – 可调用项 model 的相应关键字参数。

返回:

使用给定的 *args 和 **kwargs 调用 model 可调用项的输出。

示例

>>> # from a github repo
>>> repo = "pytorch/vision"
>>> model = torch.hub.load(
...     repo, "resnet50", weights="ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1"
... )
>>> # from a local directory
>>> path = "/some/local/path/pytorch/vision"
>>> model = torch.hub.load(path, "resnet50", weights="ResNet50_Weights.DEFAULT")

torch.hub.download_url_to_file(url, dst, hash_prefix=None, progress=True)[source]#

将给定 URL 的对象下载到本地路径。

参数:

url (str) – 要下载的对象的 URL
dst (str) – 对象将被保存的完整路径，例如 /tmp/temporary_file
hash_prefix (str, optional) – 如果不为 None，则下载文件的 SHA256 应以 hash_prefix 开头。默认值：None
progress (bool, optional) – 是否向 stderr 显示进度条。默认值：True

示例

>>> torch.hub.download_url_to_file(
...     "https://s3.amazonaws.com/pytorch/models/resnet18-5c106cde.pth",
...     "/tmp/temporary_file",
... )

torch.hub.load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True, check_hash=False, file_name=None, weights_only=False)[source]#

加载给定 URL 的 Torch 序列化对象。

如果下载的文件是 zip 文件，它将被自动解压。

如果对象已存在于 model_dir 中，它将被反序列化并返回。 model_dir 的默认值为 <hub_dir>/checkpoints，其中 hub_dir 是 get_dir() 返回的目录。

参数:

url (str) – 要下载的对象的 URL
model_dir (str, optional) – 用于保存对象的目录
map_location (optional) – 一个函数或字典，指定如何重新映射存储位置（参见 torch.load）
progress (bool, optional) – 是否向 stderr 显示进度条。默认值：True
check_hash (bool, optional) – 如果为 True，URL 的文件名部分应遵循命名约定 filename-<sha256>.ext，其中 <sha256> 是文件内容 SHA256 哈希的前八位或更多数字。哈希用于确保名称的唯一性并验证文件内容。默认值：False
file_name (str, optional) – 下载文件的名称。如果未设置，将使用 URL 中的文件名。
weights_only (bool, optional) – 如果为 True，则只加载权重，不加载复杂的 pickled 对象。推荐用于不可信的来源。有关更多详细信息，请参阅 load()。

返回类型:

dict[str, Any]

示例

>>> state_dict = torch.hub.load_state_dict_from_url(
...     "https://s3.amazonaws.com/pytorch/models/resnet18-5c106cde.pth"
... )

运行加载的模型：#

请注意，torch.hub.load() 中的 *args 和 **kwargs 用于 **实例化** 模型。加载模型后，如何了解可以对模型做什么？一个建议的工作流程是：

dir(model) 查看模型的所有可用方法。
help(model.foo) 检查 model.foo 需要哪些参数才能运行。

为了帮助用户在不来回查阅文档的情况下进行探索，我们强烈建议仓库所有者使函数帮助消息清晰简洁。包含一个最小工作示例也很有帮助。

我的下载模型保存在哪里？#

位置按以下顺序使用：

调用 hub.set_dir(<PATH_TO_HUB_DIR>)
$TORCH_HOME/hub，如果设置了环境变量 TORCH_HOME。
$XDG_CACHE_HOME/torch/hub，如果设置了环境变量 XDG_CACHE_HOME。
~/.cache/torch/hub

torch.hub.get_dir()[source]#

获取用于存储下载模型和权重的 Torch Hub 缓存目录。

如果未调用 set_dir()，则默认路径为 $TORCH_HOME/hub，其中环境变量 $TORCH_HOME 默认为 $XDG_CACHE_HOME/torch。 $XDG_CACHE_HOME 遵循 Linux 文件系统布局的 X Design Group 规范，如果环境变量未设置，则默认为 ~/.cache。

返回类型:: str

torch.hub.set_dir(d)[source]#

可选地设置用于保存下载模型和权重的 Torch Hub 目录。

参数:: d (str) – 用于保存下载模型和权重的本地文件夹路径。

缓存逻辑#

默认情况下，我们不会在加载文件后清理它们。Hub 默认使用缓存，如果它已存在于 get_dir() 返回的目录中。

用户可以通过调用 hub.load(..., force_reload=True) 来强制重新加载。这将删除现有的 GitHub 文件夹和下载的权重，并重新初始化一次新的下载。当更新发布到同一分支时，这很有用，用户可以跟上最新版本。

已知限制：#

Torch hub 的工作方式是像导入已安装的包一样导入。在 Python 中导入会引入一些副作用。例如，您会在 Python 缓存 sys.modules 和 sys.path_importer_cache 中看到新项目，这是正常的 Python 行为。这也意味着，如果不同的仓库具有相同的子包名称（通常是 model 子包），则在从不同仓库导入不同模型时可能会遇到导入错误。一种解决方法是删除 sys.modules 字典中的有问题的子包；有关更多详细信息，请参阅此 GitHub issue。

一个值得在此提及的已知限制是：用户 **不能** 在 **同一个 Python 进程** 中加载同一仓库的两个不同分支。这就像在 Python 中安装两个同名包一样，这是不好的。如果您尝试这样做，缓存可能会出现问题并给您带来惊喜。当然，在不同的进程中加载它们是完全没问题的。

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如何实现一个入口点？#

重要提示#

从 Hub 加载模型#

运行加载的模型：#

我的下载模型保存在哪里？#

缓存逻辑#

已知限制：#

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