pytorch加载模型继续训练

要在 PyTorch 中加载预训练模型并继续训练，需要执行以下步骤：

1. 加载预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

2. 冻结模型参数：

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

3. 更改最后一层分类器：

num_classes = 10
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

4. 定义损失函数和优化器：

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 加载数据集并进行训练：

for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        images, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这样就可以加载预训练模型并继续训练了。