pytorch/hub

它解决了什么问题

PyTorch Hub 是一个预训练模型存储库，允许用户轻松地从各种来源发现模型并将其加载到 PyTorch 中。它简化了将预训练模型提供给社区并以标准化方式共享的过程。

运作方式

它作为一个中央注册中心运作。模型作者可以通过在自己的存储库中添加一个 hubconf.py 文件，并向 pytorch/hub 存储库提交一个包含描述性 markdown 文件的 pull request，将模型提交到 Hub。一旦合并，该模型即可在 PyTorch 网站上被发现。

适用对象

想要与他人共享其 PyTorch 模型的研究人员和开发人员，或是想要加载预训练模型以用于其项目，而无需手动下载权重的使用者。

重点特色

• 自有存储库托管：模型作者托管自己的权重和代码；Hub 仅作为目录。
• 标准化加载：使用 torch.hub.load(...) 提供一致的模型加载接口。
• 社区驱动：通过向中央存储库提交 PR 的方式进行提交。
• CI 验证：包含健全性检查和自动化测试，可执行模型 markdown 文件中的 python 代码块，以确保它们能与最新的 PyTorch 版本兼容。