timm

概要

“timm”は、PyTorch Image Models（timm）という、画像モデルの実装とユーティリティ関数を提供するオープンソースのライブラリです。timmは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャやプリトレーニング済みモデルなど、画像処理タスクに関連するさまざまなユーティリティを簡単に利用できるようにすることを目的としています。

timmは、PyTorchの公式モデルであるtorchvision.modelsと同様に、一般的なアーキテクチャ（ResNet、EfficientNet、DenseNetなど）やその派生モデル、さまざまなモデルのバリエーションを提供します。また、timmではプリトレーニング済みモデルの取得やファインチューニング、データの前処理、トレーニングのユーティリティ関数なども提供されています。

timmを使用することで、研究や実装の際に再利用可能なコードを提供し、モデルの構築とトレーニングプロセスの効率を向上させることができます。また、timmはコミュニティによって開発されており、最新のモデルや技術のアップデートが追加されることがあります。

以下は、timmを使用してResNet-50モデルを作成する例です。

import timm
import torch

# ResNet-50モデルの作成
model = timm.create_model("resnet50", pretrained=True)
model.eval()

# ダミー入力データの生成
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 推論の実行
output = model(dummy_input)

print(output.shape)

このコードでは、timm.create_modelを使用してResNet-50モデルを作成し、ダミーの入力データをモデルに渡しています。pretrained=Trueとすることで、モデルには事前学習済みの重みが読み込まれます。そして、モデルにダミーデータを入力し、出力の形状を表示しています。

timmは、高い柔軟性と使いやすさを提供するため、画像処理のタスクにおいて広く使用されています。