PyTorch Hub发布！通过一行代码访问全部模型 torch.hub

官方博客发布声明指出，Hub提供了一个简便API接口及标准化工作流程，
该系统旨在辅助研究复现。
其中包含了预训练模型库，并且支持Colab平台。
该系统能够集成至Papers With Code网站进行论文复现。
发布首日已成功收录18个模型，
获得了英伟达的支持。

此外，
Facebook还鼓励研究人员将他们的模型上传到这里，

这一举措显著促进了PyTorch开源社区的发展。

torch.hub

该库中的模型也支持与Colab兼容的操作。访问每个模型介绍页面后可以看到GitHub代码页的入口，并且能够一键运行模型演示。为了使用各种经典的机器学习模型，请放心地调用现有的解决方案而无需重复构建它们。图灵奖得主Yann LeCun高度评价这一工具包，并指出它整合了计算机视觉与自然语言处理领域的众多经典模型资源包以提升使用便利性。对于像ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN以及MobileNet等常用架构而言，在一行代码内即可轻松实现功能性的模块构建。

PyTorch Hub 的 使用极其简便 ，无需下载任何模型 ，只需通过 torch.hub.load() 单一函数实现了对图像分类模型 AlexNet 的调用

    import torch
    model = torch