具体保存预训练权重的代码

下面是一个示例代码，展示了如何保存和加载预训练权重：

保存预训练权重：

import torch

# 假设你有一个已经训练好的模型 model
model = ...

# 保存模型的权重参数
torch.save(model.state_dict(), 'pretrained_weights.pth')

加载预训练权重：

import torch

# 假设你有一个与预训练权重对应的模型结构 model
model = ...

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_weights.pth'))

在这个示例中，假设你已经有了一个预训练好的模型 `model`。`model.state_dict()` 返回了模型的权重参数字典。通过调用 `torch.save()` 函数并传入权重参数字典和保存路径，可以将预训练权重保存到硬盘上。

然后，当你想要加载这些预训练权重时，首先需要创建一个与预训练权重对应的模型结构 `model`，确保结构相同。然后通过调用 `torch.load()` 函数，并将保存的权重文件路径传入，可以加载预训练权重到模型中。

请注意，加载预训练权重时，确保模型结构与预训练的权重参数相匹配，否则可能会导致错误。

相关问题

输出利用resnet18预训练cifar10并保存训练权重的python代码

以下是利用resnet18预训练cifar10并保存训练权重的Python代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Define transforms for training data
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# Define transforms for test data
test_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# Load CIFAR10 dataset
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=train_transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=test_transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# Define ResNet18 model
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=False, num_classes=10)

# Define loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Train the model
for epoch in range(10):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # print every 100 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# Save the trained model weights
PATH = './resnet18_cifar10.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

在上面的代码中，我们首先定义了训练和测试数据的transforms，并利用`torchvision.datasets.CIFAR10`加载CIFAR10数据集。然后，我们定义了ResNet18模型，以及损失函数和优化器。我们使用SGD优化器，学习率设置为0.001，动量设置为0.9。接下来，我们训练了模型，共进行了10个epochs，每个epoch中使用128个mini-batch。在训练过程中，我们输出了每100个mini-batches的平均损失。最后，我们保存了训练好的模型权重到文件中。

alexnet 预训练权重

### 获取 AlexNet 预训练模型权重的方法

对于 TensorFlow 和 Keras 用户来说，可以通过 `tf.keras.applications` 加载预定义的网络结构并自动下载官方提供的 ImageNet 权重文件。然而值得注意的是，在 TensorFlow 实现中的 AlexNet 并未直接提供作为内置模块的一部分[^1]。

由于标准库不支持直接加载带有 LRN (Local Response Normalization) 层的原版 AlexNet 模型及其对应的预训练参数，因此如果希望获得与 Caffe 版本兼容的权重量化数据，则可能需要考虑其他途径来获取这些资源：

- **通过转换工具**：可以先从 Caffe 官方网站或其他可信来源处下载包含 .caffemodel 的 AlexNet 训练成果压缩包；之后利用第三方脚本或软件（如 mmcv, caffe-tensorflow 等）将其转译成适用于 TensorFlow/Keras 的 HDF5 或者 SavedModel 格式的权重文件。

- **自定义构建**：另一种方法是在本地按照论文描述重新搭建相同的架构，并尝试寻找由社区成员分享过的相似配置下的预训练权重链接进行迁移学习初始化。

下面给出一段基于 Python 和 TensorFlow 的代码片段用于展示如何创建一个简化版本的 AlexNet 架构以及手动指定路径读取外部 h5 文件形式存储好的权重：

from tensorflow import keras
import tensorflow as tf

def create_alexnet(input_shape=(227, 227, 3), num_classes=1000):
    model = keras.models.Sequential([
        # Layer 1
        keras.layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=(11, 11),
                            strides=(4, 4), activation='relu',
                            input_shape=input_shape,
                            padding="valid"),
        keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)),
        
        # ...省略部分卷积层...

        # Fully Connected Layers
        keras.layers.Flatten(),
        keras.layers.Dense(4096, activation='relu'),
        keras.layers.Dropout(0.5),
        keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])
    
    return model


model = create_alexnet()
# 假设我们有一个名为 'alexnet_weights.h5' 的 H5 文件保存着预训练权重
weight_path = "path/to/your/downloaded/weights/alexnet_weights.h5"
try:
    model.load_weights(weight_path)
except Exception as e:
    print(f"Failed to load weights due to {e}")