加载预训练resnet18模型训练好后，怎么加载训练好的这个mox

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！