alexnet预训练权重pytorch
时间: 2023-09-01 11:12:07 浏览: 91
在PyTorch中,通过使用torchvision.models可以加载预训练的AlexNet模型。加载预训练权重的代码如下:
```python
import torchvision.models as models
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)
```
这段代码会自动下载并加载AlexNet模型的预训练权重。加载完成后,你可以访问alexnet对象来获得模型的结构和信息。例如,你可以使用print函数输出模型的结构和信息:
```python
print(alexnet)
```
这将打印出AlexNet模型的结构和相关信息,包括模型的层、参数数量等。这个信息可以帮助你了解模型的组成和参数情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [用pytorch搭建AlexNet(微调预训练模型及手动搭建)](https://blog.csdn.net/sjtuxx_lee/article/details/83048006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch预训练模型加载与使用(以AlexNet为例)](https://blog.csdn.net/weixin_45758642/article/details/119759808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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