定预训练模型权重的路径
时间: 2024-09-26 13:12:57 浏览: 45
yolov5预训练模型
在许多深度学习项目中,我们可能会加载预先训练好的模型权重,以便利用这些模型的初始知识来进行特定任务的微调。这些预训练权重通常存储在一个文件中,其路径通常是模型架构的名称加上版本号,再加上常见的权重文件扩展名,如`.h5`(Keras)、`.pt`(PyTorch)或`.ckpt`(TensorFlow)。例如,在Keras中,如果你的模型名为`resnet50`, 预训练权重文件可能是`resnet50_weights.h5`。
为了加载这些权重,你需要使用相应的库函数,比如Keras的`load_model()`,或者PyTorch的`torch.load()`。下面是一个简单的例子:
```python
# Keras示例
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
model = ResNet50(weights='path_to_your_pretrained_file/resnet50_weights.h5')
# PyTorch示例
import torch
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
```
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