加载预训练好的unet

加载预训练好的Unet模型可以通过以下步骤实现。首先，你需要下载预训练好的Unet模型并将其放置在与你的代码文件相同的目录下的model文件夹中。然后，你可以使用以下代码加载模型:

import torch
from torchvision.models import resnet50

model = resnet50(pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load('./model/resnet50-19c8e357.pth'))

这段代码会加载预训练好的Unet模型，并将其参数赋值给`model`变量。这样，你就可以直接使用这个模型进行后续的操作，而无需每次重新下载模型参数。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch 中resnet如何快速加载官方提供的预训练模型，加载下载好到本地的模型](https://blog.csdn.net/Leo_whj/article/details/105247188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [学习笔记：Unet学习及训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/Qingkaii/article/details/124474485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]