如何加载densenet的预训练模型
时间: 2024-05-17 20:06:55 浏览: 18
要加载densenet的预训练模型,你可以使用PyTorch提供的预训练模型加载函数model_zoo.load_url()。首先,你需要定义一个加载模型的函数,该函数接受一个BatchNorm参数和pretrained参数。函数内部会创建一个DenseNet模型,并根据pretrained参数决定是否加载预训练参数,然后返回该模型。在加载模型时,你可以调用这个函数并传入相应的参数。
以下是一个加载densenet161预训练模型的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
model_urls = {
'densenet161': 'https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth',
}
def densenet161(pretrained=True):
model = DenseNet(num_init_features=96, growth_rate=48, block_config=(6, 12, 36, 24))
if pretrained:
pretrained_state = model_zoo.load_url(model_urls['densenet161'])
model.load_state_dict(pretrained_state)
return model
# 使用加载模型的函数
model = densenet161(pretrained=True)
```
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