resnet50权重下载
时间: 2023-11-19 09:04:14 浏览: 168
以下是使用PyTorch下载ResNet50权重的示例代码:
```python
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
model_url = 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth'
model_path = './resnet50-19c8e357.pth'
# 下载权重文件
model_zoo.load_url(model_url, model_path=model_path)
```
请注意,这里的`model_path`是指权重文件的保存路径,可以根据需要进行修改。此外,如果您需要下载其他版本的ResNet权重,只需要将`model_url`中的文件名替换为相应的版本即可。
相关问题
resnet18加载resnet50权重
对于加载resnet50权重到resnet18,你可以使用torchvision库中的预训练模型和加载函数来实现。这里是一种可能的实现方式:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建resnet18模型实例
model = models.resnet18()
# 加载resnet50的预训练权重
pretrained_dict = torch.load("path/to/resnet50.pth") # 这里的"path/to/resnet50.pth"是你存储resnet50权重的路径
model_dict = model.state_dict()
# 从预训练权重中筛选出和resnet18模型匹配的权重
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
# 更新resnet18模型的权重
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
# 现在,resnet18模型已经加载了resnet50的权重
```
冻结resnet18权重
冻结ResNet18权重的方法如下:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 冻结所有卷积基的权重
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 打印模型结构和参数是否被冻结
print(model)
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param.requires_grad)
```
这段代码首先导入了PyTorch和torchvision库中的ResNet18模型。然后,通过设置`requires_grad`属性为False,将所有卷积基的权重冻结起来。最后,将模型设置为评估模式,并打印模型结构和参数是否被冻结。
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