./fmodels/resnet/resnet101.pt
时间: 2024-07-18 16:01:29 浏览: 69
./fmodels/resnet/resnet101.pt是一个预训练模型文件,它源自于PyTorch库中的ResNet-101架构。ResNet-101是一种深度残差网络,常用于计算机视觉任务如图像分类、目标检测和图像分割等。这个`.pt`格式是PyTorch的模型保存格式,包含了模型的权重参数和结构信息。通过加载这个文件,你可以直接在自己的项目中使用预训练好的ResNet-101来进行特征提取或者其他下游任务。
相关问题
resnet101.pt
resnet101.pt 是一个文件名,通常表示一个保存了 ResNet-101 模型权重的文件。ResNet-101 是一个深度残差网络,常用于图像分类和目标检测任务。这个文件可能包含了预训练的 ResNet-101 模型的权重参数,可以用于在特定任务上进行迁移学习或直接使用。要加载这个文件,你可以使用 PyTorch 的 torch.load() 函数,然后将结果分配给一个变量以供后续使用。
解释每一句# 读取训练好的模型 import paddle from ppcls.modeling.architectures.se_resnet_vd import SE_ResNet50_vd model = SE_ResNet50_vd(class_dim=16) model.set_state_dict(paddle.load('./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'))
这段代码的作用是读取训练好的模型。下面是每一句的解释:
1. `import paddle`:导入PaddlePaddle深度学习框架,以便使用PaddlePaddle提供的API。
2. `from ppcls.modeling.architectures.se_resnet_vd import SE_ResNet50_vd`:从PaddleClas库中导入SE_ResNet50_vd模型结构。
3. `model = SE_ResNet50_vd(class_dim=16)`:创建SE_ResNet50_vd模型对象,其中`class_dim=16`表示模型的分类数为16。
4. `model.set_state_dict(paddle.load('./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'))`:从磁盘上的指定路径加载训练好的模型参数,并将参数设置到模型对象中。其中`'./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'`是训练好的模型参数文件的路径。
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