pytorch如何加载本地pth文件

PyTorch加载本地.pth文件通常使用`torch.load()`函数。这个函数从给定的路径读取并返回一个保存的模型状态字典。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要确保已经安装了PyTorch及其相关的库，如`torchvision`，如果模型包含图像相关的数据。

import torch
from torch import nn
from torchvision.models import resnet18

# 如果.pth文件来自ResNet模型，可以这样导入预训练模型
model = resnet18(pretrained=True)

2. 然后，你可以使用`torch.load()`来加载模型的状态字典：

# 假设.pth文件名为'model.pth'
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 检查是否有可用GPU
state_dict = torch.load('model.pth', map_location=device)

# 将加载的模型状态字典加载到model实例中
model.load_state_dict(state_dict)

这将把模型的权重和配置从.pth文件复制到当前设备（GPU或CPU）。注意，`map_location`参数用于指定将存储的位置映射到当前运行环境。

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resnet50 pytorch 加载权重文件的pridict文件

以下是使用 PyTorch 加载 ResNet50 预训练权重文件并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

# Load ResNet50 model
model = models.resnet50()
# Load pretrained weights
model.load_state_dict(torch.load('resnet50_weights.pth'))
# Set model to evaluation mode
model.eval()

# Load and preprocess image
image = Image.open('test_image.jpg')
transform = 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])
])
image = transform(image)

# Make predictions
with torch.no_grad():
    output = model(image.unsqueeze(0))
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)[0]
    # Print top 5 predicted classes and their probabilities
    top5_prob, top5_classes = torch.topk(probabilities, k=5)
    for i in range(5):
        print(f"Class: {top5_classes[i]}, Probability: {top5_prob[i]}")

需要注意的是，这里的预训练权重文件 `resnet50_weights.pth` 需要先下载并保存到本地。可以从 PyTorch 官网下载地址中找到对应的权重文件，也可以从其他来源下载。

esnet18如何加载本地的pth文件权重

可以使用PyTorch中的`torch.load()`函数来加载本地的.pth文件权重。具体代码如下：

import torch
from torchvision.models import resnet18

# 创建一个ResNet18模型
model = resnet18()

# 加载本地.pth文件权重
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/weights.pth'))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

其中，`path/to/your/weights.pth`需要替换为你保存.pth文件权重的实际路径。