在深度学习的旅程中，利用预训练模型就像是站在巨人的肩膀上前行。今天，我们就来聊聊如何用PyTorch加载这些强大的预训练模型吧！💻🔍

首先，PyTorch提供了非常便捷的工具，比如`torchvision.models`，里面包含了大量经过训练的模型，如ResNet、VGG等。它们已经在海量数据集上完成了训练，可以直接用于我们的项目，大大节省了时间和计算资源。💡

加载预训练模型其实很简单：只需几行代码即可完成。例如，导入`resnet18`模型并设置为评估模式：

```python

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

model.eval()

```

此外，还可以根据需求对模型进行微调，比如修改最后一层全连接层以适应特定任务。这种灵活性使得PyTorch成为AI开发者不可或缺的利器。🎯

掌握这一技能后，你就能更高效地构建自己的AI算法啦！🚀🌈