python文件如何加载权重

要加载预训练模型的权重，可以使用一些流行的深度学习框架，例如PyTorch或TensorFlow。这里以PyTorch为例，以下是加载预训练模型权重的一些示例代码：

首先，需要先定义模型的架构。以ResNet50为例：

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=False)

接下来，我们可以使用PyTorch提供的`torch.load()`函数来加载预训练模型权重。

# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`PATH`是保存模型权重的文件路径。注意，这里需要保证加载的模型与当前模型的网络结构相同，否则会报错。

如果需要将模型权重加载到指定的设备上（例如GPU），可以使用以下代码：

# 加载模型权重到GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

最后，记得在使用模型进行推理之前，需要将模型设置为评估模式：

# 设置模型为评估模式
model.eval()

这样就可以加载预训练模型的权重并进行推理了。