load_state_dict_from_url 和 model_zoo.load_url
时间: 2023-09-15 21:18:04 浏览: 51
load_state_dict_from_url 和 model_zoo.load_url 都是 PyTorch 库中用于从 URL 加载模型权重的函数。
load_state_dict_from_url 函数用于从给定的 URL 加载模型的状态字典 (state_dict)。state_dict 包含了模型的参数和缓冲区。使用这个函数,你可以从 URL 直接加载预训练的模型权重,而不需要手动下载和加载。
model_zoo.load_url 函数是一个更通用的函数,可以从指定的 URL 加载任何类型的文件。在 PyTorch 中,你可以使用这个函数来加载模型权重、数据集、配置文件等等。
这两个函数在加载模型权重时非常有用,因为它们使得从远程服务器或云存储中下载和加载模型变得非常简单。
相关问题
try: from torch.hub import load_state_dict_from_url except ImportError: from torch.utils.model_zoo import load_url as load_state_dict_from_url
可以使用 Python 中的 requests 库和 shutil 库来下载图片,以下是一个示例代码:
```
import requests
import shutil
image_url = "https://example.com/image.jpg" # 图片的url链接
filename = "image.jpg" # 保存的文件名和格式
response = requests.get(image_url, stream=True)
if response.status_code == 200:
with open(filename, 'wb') as f:
response.raw.decode_content = True
shutil.copyfileobj(response.raw, f)
```
这段代码将从给定的 URL 中下载图片并将其保存为指定的文件名。您需要将 `image_url` 替换为您要下载的图片的 URL 然后保存代码为 `.py` 文件即可。
def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model
这段代码实现了一个XceptionRGBD模型的构建,并可以选择是否使用预训练模型。如果选择使用预训练模型,它会下载预训练模型并将其加载到新模型中。然后,为了使新模型与预训练模型的参数匹配,它会对conv1.weight以外的所有参数进行复制。如果conv1.weight的形状不匹配,它会跳过这个参数的复制。
需要注意的是,代码中使用了model_zoo.load_url()函数来下载预训练模型的权重。这个函数已经被弃用了,现在应该使用torch.hub.load_state_dict_from_url()函数来代替。使用方法类似,只是函数名不同。而且,需要将预训练模型的URL作为参数传递给函数,而不是使用model_urls字典。