resnet50权重下载

以下是使用PyTorch下载ResNet50权重的示例代码：

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：

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：

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。