加载预训练resnet18模型训练好后,怎么加载训练好的这个mox
时间: 2023-06-01 15:07:46 浏览: 65
对于您的问题,我可以提供一些帮助和建议。首先,您需要将训练好的模型保存在磁盘上,并且确保它是可以序列化的(即可以通过pickle或torch.save函数保存)。然后,在新的Python脚本或Jupyter笔记本中,您可以使用torch.load函数来加载模型,并将其存储在变量中。以下是一个示例:
```
import torch
from torchvision.models import resnet18
# 创建一个ResNet18模型并进行训练
model = resnet18()
# TODO: 训练模型
# 保存训练好的模型
torch.save(model.state_dict(), "resnet18_trained.pth")
# 加载训练好的模型
loaded_model = resnet18()
loaded_model.load_state_dict(torch.load("resnet18_trained.pth"))
```
请注意,此示例中假设您已经导入了所需的PyTorch库,并将训练好的模型保存在当前工作目录下的文件`resnet18_trained.pth`中。您可以根据需要调整这些内容。希望这可以对您有所帮助!
相关问题
加载预训练resnet18模型训练好后,怎么加载训练好的这个模型
您可以使用PyTorch提供的torch.load()函数,将训练好的模型加载回来。具体代码如下:
```
import torch
model = torch.load('path/to/model.pth')
```
其中,'path/to/model.pth'需要替换成您训练好的模型文件的路径。加载模型后,您就可以使用它来进行推理、预测等任务了。
加载预训练resnet18模型用两类数据训练好后,怎么加载训练好的这个模型
可以使用PyTorch的load_state_dict()函数,将之前训练好的模型的参数加载到新的模型中。具体的代码如下:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的resnet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 构建新的resnet18模型,例如替换最后一层全连接层
new_model = models.resnet18(num_classes=2)
# 加载训练好的模型参数
state_dict = torch.load('path/to/saved/model.pth')
new_model.load_state_dict(state_dict)
```
其中,`path/to/saved/model.pth`是之前训练好的模型保存的路径。需要注意的是,新的模型和之前训练好的模型的结构必须一致,否则加载参数会失败。
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