pytorch用mask rcnn保存不了权重

你可以使用PyTorch的内置函数`torch.save()`来保存Mask R-CNN模型的权重。下面是一个示例代码，展示如何保存Mask R-CNN模型的权重到文件中：

import torch
import torchvision

# 创建并加载Mask R-CNN模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# 假设你已经训练了模型并且想要保存权重

# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), 'maskrcnn_weights.pth')

在上面的代码中，`model.state_dict()`函数会返回模型的当前权重。你可以使用`torch.save()`函数将这些权重保存到一个文件中（在这个例子中，保存为`maskrcnn_weights.pth`）。

如果你想要加载之前保存的权重，可以使用`torch.load()`函数，并将加载的权重传递给模型的`load_state_dict()`方法。下面是一个加载权重的示例代码：

import torch
import torchvision

# 创建一个新的Mask R-CNN模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn()
# 加载之前保存的权重
model.load_state_dict(torch.load('maskrcnn_weights.pth'))

这样，你就可以加载之前保存的权重，并在新的模型上进行推断或训练。确保加载权重时，模型的结构与保存权重时的结构相匹配。