.models.resnet101用什么调用
时间: 2024-05-15 11:16:01 浏览: 6
在Python中使用PyTorch库时,可以使用以下代码调用ResNet-101模型:
```python
import torch
import torchvision.models as models
resnet101 = models.resnet101(pretrained=True)
```
这将使用预训练的ResNet-101模型创建一个实例,并将其存储在名为`resnet101`的变量中。现在您可以使用该变量对输入数据进行前向传递,并获得输出特征。
相关问题
def resnet_34(): # Define the resnet model resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) # Update the fully connected layer of resnet with our current target of 10 desired outputs resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) # Initialize with xavier uniform torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight) return resnet
这是一个使用PyTorch实现的ResNet-34模型,主要包括以下三个步骤:
1. 调用PyTorch内置的ResNet-34模型
```
resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)
```
2. 更新ResNet-34模型的全连接层,使其输出维度为10(这里假设是10分类问题)
```
resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10)
```
3. 对全连接层的权重进行Xavier初始化
```
torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight)
```
最终返回修改后的ResNet-34模型。
需要注意的是,这里使用了预训练的ResNet-34模型(pretrained=True),这意味着模型的所有权重已经在ImageNet数据集上进行了训练。因此,我们可以从预训练模型中学习到更好的特征表示,从而加速模型的训练和提高模型的准确率。
resnet = models.resnet50(pretrained=False) state_dict = torch.load(r"resnet50-0676ba61.pth") resnet.load_state_dict(state_dict)
这段代码是用来加载预训练的 ResNet-50 模型的权重。首先,通过使用 `models.resnet50(pretrained=False)` 创建一个 ResNet-50 模型的实例 `resnet`,并设置 `pretrained` 参数为 `False`,表示不加载预训练的权重。
接下来,使用 `torch.load()` 函数从指定路径加载保存的权重文件 `resnet50-0676ba61.pth`,并将其存储在一个字典类型的对象 `state_dict` 中。
最后,通过调用 `resnet.load_state_dict(state_dict)` 将加载的权重应用到 `resnet` 模型中,使其具有预训练的权重。这样,`resnet` 就可以用于进行图像分类等任务了。