pytorch预训练权重文件

在PyTorch中，预训练权重文件是指在大规模数据集上预先训练好的神经网络模型的权重参数。这些预训练权重文件可以用于迁移学习，即将已经训练好的模型应用于新的任务或数据集。

在PyTorch中，可以通过以下步骤使用预训练权重文件：

1. 下载预训练权重文件：可以从PyTorch官方提供的模型库中下载预训练权重文件。例如，可以使用以下代码下载resnet34模型的预训练权重文件：

import torch.utils.model_zoo as model_zoo

model_url = 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth'
model_path = 'resnet34.pth'
model_zoo.load_url(model_url, model_dir=model_path)

2. 加载预训练权重文件：使用torchvision库中的模型类来加载预训练权重文件。例如，可以使用以下代码加载resnet34模型的预训练权重文件：

import torchvision.models as models

model = models.resnet34(pretrained=True)

通过以上步骤，你就可以使用PyTorch中的预训练权重文件来初始化模型，并在自己的任务或数据集上进行迁移学习。

相关问题

pytorch预训练权重resnet

### 如何在PyTorch中加载ResNet模型的预训练权重

为了在PyTorch中加载ResNet模型的预训练权重，可以采用两种方式之一：一种是在创建模型实例时直接指定`pretrained=True`参数；另一种则是先创建未预训练的模型实例再手动加载保存好的`.pth`文件中的状态字典。

#### 方法一：通过设置 `pretrained=True`

这是最简便的方法。只需导入必要的库，并利用内置函数自动下载并应用预训练权重：

import torch
from torchvision import models

# 加载带有ImageNet预训练权重的ResNet18模型
resnet18_pretrained = models.resnet18(pretrained=True)

# 同样适用于其他版本如ResNet50
resnet50_pretrained = models.resnet50(pretrained=True)

这种方法简单快捷，适合大多数情况下的快速原型设计和实验验证[^1]。

#### 方法二：手动加载 `.pth` 文件

当需要更灵活地控制或处理特定路径上的预训练权重文件时，可以选择这种方式。这通常用于离线环境或是想要自定义某些部分的情况：

import torch
from torchvision import models

# 创建不带预训练权重的ResNet18模型实例
resnet18_no_weights = models.resnet18(pretrained=False)

# 手动加载本地存储的预训练权重文件
state_dict_path = 'path/to/resnet18-5c106cde.pth'
resnet18_no_weights.load_state_dict(torch.load(state_dict_path))

# 对于ResNet50同样适用
resnet50_no_weights = models.resnet50(pretrained=False)
state_dict_path_50 = 'path/to/resnet50-19c8e357.pth'
resnet50_no_weights.load_state_dict(torch.load(state_dict_path_50))

需要注意的是，在实际操作过程中可能遇到与现有网络结构不符等问题，这时可以根据具体情况进行适当调整[^3]。

下载pytorch的预训练权重

### 如何下载 PyTorch 预训练模型权重

为了获取 PyTorch 的预训练模型权重，通常有两种方法：通过 `torchvision.models` 自动加载以及手动下载并指定路径。

#### 方法一：自动加载预训练权重
当使用 `torchvision.models` 中的模型类创建模型实例时，默认情况下可以通过设置参数 `pretrained=True` 来让库自动尝试从官方服务器上下载相应的预训练权重[^1]。例如：

import torchvision.models as models

# 下载带有 ImageNet 上预训练权重的 ResNet-50 模型
model = models.resnet50(weights="IMAGENET1K_V2")

这种方法简单快捷，但可能会遇到网络连接不稳定导致下载速度较慢的问题[^4]。

#### 方法二：手动下载预训练权重
如果希望提高下载效率或者因为某些原因无法在线访问默认源，则可以选择预先离线下载所需的 `.pth` 文件，并将其放置于本地磁盘上的特定位置以便后续加载[^2]。具体操作如下所示：

1. 访问 [PyTorch 官方文档](https://pytorch.org/vision/stable/models.html)，找到目标模型对应的 Python 文件或网页说明中的下载链接；
2. 将下载得到的 `.pth` 文件存放到项目目录下的合适子文件夹内（比如 `./weights/`），确保该路径易于管理且不会轻易丢失；
3. 修改代码逻辑以指向新的本地路径来代替远程地址：

import os
from collections import OrderedDict
import torch
from torchvision import models

def load_local_pretrained_weight(model_name, local_path):
    """Load locally stored pretrained weights into the specified model."""
    
    # 构建完整的文件绝对路径
    abs_file_path = os.path.abspath(local_path)

    try:
        state_dict = torch.load(abs_file_path)
        
        # 处理可能存在的 key mismatch 问题
        updated_state_dict = OrderedDict()
        for k, v in state_dict.items():
            name = k.replace('module.', '')  # 去除多 GPU 并行训练时附加前缀 "module."
            updated_state_dict[name] = v
        
        # 加载更新后的状态字典至模型中
        model = getattr(models, model_name)(weights=None)  # 不要在此处再次请求互联网资源
        model.load_state_dict(updated_state_dict, strict=False)
        return model
    
    except Exception as e:
        print(f"Failed to load {abs_file_path}: ", str(e))
        raise


# 使用自定义函数加载本地存储的预训练权重
local_resnet50_weights_path = './weights/resnet50-imagenet.pth'
loaded_model = load_local_pretrained_weight('resnet50', local_resnet50_weights_path)

上述代码片段展示了如何编写一个辅助函数用于处理不同情况下的键名差异，并最终成功地把本地保存好的预训练权重应用到新构建出来的相同架构模型之上。