from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url需要什么库
时间: 2023-11-28 07:04:04 浏览: 30
需要安装PyTorch库。`load_state_dict_from_url` 是 PyTorch 提供的一个函数,用于从指定的URL加载预训练模型的权重。这个函数可以在torchvision.models中使用,可以通过pip安装。可以使用以下命令安装PyTorch:
```
pip install torch torchvision
```
相关问题
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
可以的,这是一个Python代码,其作用是从给定的URL下载和加载预训练模型的权重。具体来说,它是torchvision模块中的一个函数,用于从URL加载模型的预训练权重。在使用此函数之前,您需要安装并导入torchvision模块。
以下是该函数的示例用法:
```python
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
import torch.nn as nn
model_urls = {
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth'
}
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, model_name):
super(ResNet, self).__init__()
self.model_name = model_name
self.model = self._load_model()
def _load_model(self):
model = models.resnet50()
state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[self.model_name])
model.load_state_dict(state_dict)
return model
model = ResNet('resnet50')
```
在上面的代码中,我们定义了一个ResNet类,该类使用给定的模型名称从URL下载和加载预训练权重。我们首先定义了model_urls字典,其中包含要下载的模型的名称和对应的URL。然后,我们定义了ResNet类的构造函数,该函数接受一个模型名称作为输入,并调用_load_model方法来加载预训练权重。在_load_model方法中,我们首先实例化一个ResNet50模型,然后使用load_state_dict_from_url函数从URL下载和加载预训练权重,并使用load_state_dict方法将其加载到模型中。最后,我们将加载的模型返回给调用者。
这是一个基本的示例,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url运用这个需要下载什么库
这个函数是 PyTorch 提供的,所以需要安装 PyTorch 库来使用它。可以通过以下命令安装 PyTorch:
```
pip install torch torchvision
```
这将安装最新版本的 PyTorch 和 torchvision 库。然后,您可以从 torchvision.models.utils 中导入 load_state_dict_from_url 函数并使用它。