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pnasnet5large.tf_in1k是基于Progressive Neural Architecture Search技术开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型拥有8610万参数，计算量为25.0 GMACs，支持331x331像素的图像输入。它不仅可用于图像分类，还能进行特征图提取和图像嵌入。研究人员和开发者可通过timm库轻松调用此预训练模型，提高图像处理效率。