如何加载预训练模型文件夹

加载预训练模型文件夹需要使用相应的深度学习框架进行编程。以下是一些常用框架的示例代码：

在PyTorch中，可以使用torch.load()函数来加载预训练模型文件夹。示例代码如下：

import torch

# 加载预训练模型
model = torch.load('pretrained_model_folder/model.pt')

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.models.load_model()函数来加载预训练模型文件夹。示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('pretrained_model_folder/model.h5')

在MXNet中，可以使用mxnet.gluon.model_zoo.vision模块下的模型函数来加载预训练模型文件夹。示例代码如下：

import mxnet as mx

# 加载预训练模型
model = mx.gluon.model_zoo.vision.resnet18_v2(pretrained=True)

需要注意的是，不同的模型文件夹结构可能不同，具体的加载方式需要根据实际情况进行调整。