pytorch resnet50官方预训练模型

你可以在PyTorch官方的模型库中找到ResNet-50的预训练模型。你可以使用以下代码来加载官方预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载ResNet-50预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

通过上述代码，你将得到一个已经在ImageNet数据集上进行了预训练的ResNet-50模型。你可以使用该模型进行图像分类或特征提取等任务。

相关问题

pytorch resnet50预训练模型下载

### 下载并加载 PyTorch 的 ResNet50 预训练模型

为了下载并使用 PyTorch 中的 ResNet50 预训练模型，可以利用 `torchvision` 库中的 `models` 模块。此方法简单快捷，无需手动下载权重文件。

import torch
from torchvision import models

# 加载带有 ImageNet 权重的预训练 ResNet50 模型
model = models.resnet50(weights='IMAGENET1K_V2')

如果希望从本地路径加载自定义保存的 `.pth` 文件，则可按照如下方式操作：

import torch
from torchvision import models

# 初始化不带预训练权重的 ResNet50 模型实例
model = models.resnet50(pretrained=False)

# 手动指定路径加载已下载好的 .pth 权重文件
model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_resnet50_weights/resnet50-0676ba61.pth'))

当准备应用该预训练模型于特定任务之前，务必确保输入数据经过适当预处理以匹配原模型预期格式[^4]。通常情况下，这涉及标准化图像张量至均值 `[0.485, 0.456, 0.406]` 及标准差 `[0.229, 0.224, 0.225]`。

pytorch resnet50加载训练好的模型pridect

以下是使用 PyTorch 加载已经训练好的 ResNet50 模型进行预测的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载预训练的 ResNet50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 定义预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

# 读取待预测的图片并进行预处理
image = Image.open("test.jpg")
image_tensor = preprocess(image)
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(image_tensor)
    _, predicted = torch.max(output, 1)

# 打印预测结果
print("Predicted class:", predicted.item())

上述代码中，首先使用 `models.resnet50(pretrained=True)` 加载预训练的 ResNet50 模型，并将其设置为评估模式（`model.eval()`）。接着，定义了一个预处理函数 `preprocess`，用于将待预测的图片进行预处理。在读取待预测的图片后，将其传入预处理函数，得到预处理后的图片张量，并使用 `unsqueeze(0)` 将其扩展为一个 batch。最后，使用 `model` 进行预测，并将预测结果的类别打印出来。