pytorch加载resnet20

以下是使用PyTorch加载ResNet20的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载ResNet20模型
model = models.resnet20(pretrained=False)

# 输出模型结构
print(model)

# 将模型转移到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化器更新
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 打印损失和准确率
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'resnet20.ckpt')

在上述代码中，我们首先使用`models.resnet20(pretrained=False)`加载ResNet20模型。然后，我们将模型转移到GPU上，并定义损失函数和优化器。接下来，我们使用一个嵌套循环训练模型。在每个epoch中，我们遍历训练数据集中的所有批次，并执行前向传播、反向传播和优化器更新。最后，我们使用`torch.save()`保存训练好的模型。