pytorch怎么加载预训练的 MobileNet 模型,并设置模型的参数 num_classes=10,然后加载预训练权重?
时间: 2023-02-08 09:53:21 浏览: 651
在 PyTorch 中,可以使用 torchvision.models 模块中的 `mobilenet_v2()` 方法来加载 MobileNet v2 模型。首先,我们需要导入 torchvision 模块:
```python
import torchvision.models as models
```
然后可以使用以下代码来加载预训练的 MobileNet 模型,并设置 num_classes 参数为 10:
```python
model = models.mobilenet_v2(pretrained=True, num_classes=10)
```
如果要使用预训练的权重,可以使用 torch.load() 方法来加载权重,并使用 model.load_state_dict() 方法将其应用到模型中:
```python
weights = torch.load("path/to/weights.pth")
model.load_state_dict(weights)
```
注意,需要确保模型结构和权重文件匹配。
相关问题
怎么调用pytorch预训练的mobileNet模型实现图像10分类?
在使用 PyTorch 调用预训练的 MobileNet 模型进行图像分类时,首先需要导入相应的库和模型,然后加载预训练权重,接着对待分类图像进行预处理,最后使用模型进行预测并进行分类。具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库,如 torch、torchvision。
2. 加载预训练的 MobileNet 模型,并设置模型的参数 num_classes=10。
3. 加载预训练权重。
4. 进行图像预处理(如:resize, normalize)
5. 使用 forward() 函数将图像输入模型并进行预测。
6. 取得每一类的概率
7. 得出最大的概率对应的类
model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()
这段代码是在 PyTorch 中加载预训练的 ResNet50 模型,并载入预训练的模型权重。具体来说,它包括以下步骤:
1. `resnet50(num_classes=2)`:创建一个 ResNet50 模型实例,并设置 `num_classes=2` 表示输出类别数为 2,因为该模型是用于二分类任务。
2. `model_weight_path = "./resNet50.pth"`:设置模型权重文件的路径,即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。
3. `model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))`:使用 PyTorch 的 `load_state_dict()` 函数加载预训练的模型权重。其中 `torch.load()` 函数将模型权重文件加载到内存中,并使用 `load_state_dict()` 函数将其赋值给模型实例。
4. `model.eval()`:将模型设置为评估模式,即不进行梯度计算和反向传播,只进行前向传播计算输出结果。
这些步骤将预训练的 ResNet50 模型加载到内存中,并准备好进行预测。可以使用该模型对图像进行分类等机器学习任务。
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