resnet = models.resnet50(pretrained=False) state_dict = torch.load(r"resnet50-0676ba61.pth") resnet.load_state_dict(state_dict)
时间: 2023-10-30 10:45:59 浏览: 71
这段代码是用来加载预训练的 ResNet-50 模型的权重。首先,通过使用 `models.resnet50(pretrained=False)` 创建一个 ResNet-50 模型的实例 `resnet`,并设置 `pretrained` 参数为 `False`,表示不加载预训练的权重。
接下来,使用 `torch.load()` 函数从指定路径加载保存的权重文件 `resnet50-0676ba61.pth`,并将其存储在一个字典类型的对象 `state_dict` 中。
最后,通过调用 `resnet.load_state_dict(state_dict)` 将加载的权重应用到 `resnet` 模型中,使其具有预训练的权重。这样,`resnet` 就可以用于进行图像分类等任务了。
相关问题
resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)如何指定本地存储的预训练权重
如果您已经下载了预训练权重并希望在本地使用它们,可以将`pretrained`参数设置为`False`,然后使用`torch.load()`函数手动加载本地权重文件。例如,以下代码将加载本地存储的`resnet34-333f7ec4.pth`文件作为ResNet-34的预训练权重:
```python
import torch
import torchvision
resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=False)
state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth')
resnet.load_state_dict(state_dict)
```
请确保将`resnet34-333f7ec4.pth`文件放在当前工作目录中或指定正确的文件路径。
state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth') resnet.load_state_dict(state_dict)
这段代码的作用是手动加载本地存储的预训练权重文件`resnet34-333f7ec4.pth`到一个ResNet-34模型中。`torch.load()`函数用于从文件中加载序列化的对象并返回它们。这里,我们将一个文件路径传递给`load()`函数,以指定要加载的文件。加载成功后,函数将返回一个包含模型权重的Python字典。这个字典就是我们要加载到模型中的预训练权重。接下来,我们使用`resnet.load_state_dict()`函数将预训练权重加载到ResNet-34模型中。这个函数将一个Python字典作为输入,将其用于更新模型的权重参数。