怎么找resnet的预训练权重

你可以在PyTorch的官方网站上找到ResNet预训练权重，链接如下：

https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html

在这个页面上，你可以找到各种常用的预训练模型，包括ResNet的各个版本。你可以点击链接进入对应的模型页面，然后在右侧的“Pretrained”一栏中下载相应的权重文件。

另外，你也可以在GitHub上找到一些第三方提供的ResNet预训练权重，例如：

https://github.com/facebook/fb.resnet.torch/tree/master/pretrained

这个GitHub仓库提供了Facebook团队在ImageNet上训练的ResNet预训练权重，你可以根据需要下载相应的文件。

相关问题

resnet预训练权重

### 寻找ResNet模型的预训练权重

对于PyTorch而言，获取带有预训练权重的ResNet模型非常简便。可以利用`torchvision.models`模块中的函数直接加载这些模型及其对应的预训练参数[^1]。

import torchvision.models as models

resnet_pytorch = models.resnet50(pretrained=True)

这段代码会自动下载并初始化一个具有ImageNet数据集上预训练权重的ResNet-50模型实例。

至于TensorFlow平台上的解决方案同样便捷。借助于Keras API下的应用部分（即`tf.keras.applications`），能够轻松获得已预先训练好的ResNet架构连同其权重文件[^2]。

from tensorflow.keras.applications import ResNet50

resnet_tensorflow = ResNet50(weights='imagenet')

上述两段脚本分别展示了如何在两个不同平台上快速设置好具备预训练能力的ResNet模型的方法。值得注意的是，在实际应用场景中可能还需要考虑版本兼容性和特定任务需求等因素的影响。

怎么找tensorflow的resnet预训练权重文件

1. 在TensorFlow官方GitHub仓库中，可以找到针对不同版本的TensorFlow的模型预训练权重文件。

2. 在TensorFlow的官方文档中，可以找到示例代码，其中包含如何加载和使用预训练权重文件的代码。

3. 在各种论文中，可以找到作者提供的预训练权重文件下载链接，例如在ResNet论文中，作者提供了预训练权重文件的下载链接。

4. 在各种开源项目中，可以找到使用TensorFlow实现的ResNet模型，这些项目中通常也会包含预训练权重文件的下载链接。