resnet模型下载

### 下载预训练的ResNet模型

为了在深度学习项目中使用预训练的ResNet模型，可以利用PyTorch官方提供的`torchvision.models`模块。该模块内置了多种版本的ResNet架构，并提供了在ImageNet数据集上预先训练好的权重文件。

#### 使用`torchvision.models`下载预训练模型

通过简单的几行Python代码即可完成预训练ResNet模型的加载：

import torchvision.models as models

# 加载带有预训练权重的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 如果需要其他版本的ResNet（如ResNet18），只需更改函数名
# model = models.resnet18(pretrained=True)

这段代码会自动从互联网获取指定型号的ResNet及其对应的预训练参数[^4]。

对于那些希望手动管理依赖关系或离线环境中工作的开发人员来说，也可以直接访问官方发布的链接来单独下载所需的`.pth`文件。例如，针对ResNet50的具体URL如下所示:

- `https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth`

下载完成后，可以通过设置`state_dict()`方法将本地保存的权重应用于创建的新实例化对象之上。

当准备基于现有模型开展新的研究工作时，建议先冻结所有层以防止破坏已学得的良好特性表示；之后再考虑是否逐步解冻部分高层结构并采用较小的学习率来进行微调操作[^3]。