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

相关问题

resnet18如何加载本地权重

要加载本地权重，你需要使用PyTorch提供的torch.load()函数加载预训练权重文件。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18()

2. 加载本地权重文件

weight_path = '/path/to/weight/file.pth'
model.load_state_dict(torch.load(weight_path))

在上述代码中，'/path/to/weight/file.pth' 是你本地保存的权重文件的路径。请确保文件路径正确，并且权重文件与模型结构匹配。

3. 使用加载的权重进行预测

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_data)

现在，你已经成功加载了本地权重，并且可以使用模型进行预测。

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。