vgg_weights = torch.load('./weights/vgg16_reducedfc.pth')

这是一个Python代码行，它使用PyTorch库中的函数load()从指定路径（'./weights/vgg16_reducedfc.pth'）加载预训练好的VGG16卷积神经网络模型的权重参数。VGG16是一种经典的卷积神经网络模型，它在计算机视觉领域中得到了广泛的应用，通常用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。

相关问题

python demo/image_demo.py demo/demo.JPEG vgg19_8xb32_in1k.py --device cpu 如何添加pretrain预训练权重 用命令训练图片

`demo/image_demo.py` 是 Python 中的一个脚本，它通常用于使用预先训练好的模型（如 VGG19）对图像进行某种处理或识别，这里的 `vgg19_8xb32_in1k.py` 可能是一个包含 VGG19 模型定义和预训练权重的模块。`--device cpu` 表示将在 CPU 上运行而不是 GPU。

如果你想在运行这个脚本时加载预训练权重，你需要确保两个关键点：

1. **找到预训练权重文件**：VGG19 的预训练权重通常是以 `.pth` 或 `.pt`（PyTorch 格式）的形式提供的。你需要下载并在项目的适当目录下存储这个文件。

示例路径可能是：`./weights/vgg19_weights.pth`

2. **指定权重加载**：在 `image_demo.py` 脚本中，你可能需要在模型初始化时明确指明加载预训练权重。这通常是通过 `model.load_state_dict(torch.load('vgg19_weights.pth', map_location='cpu'))` 这样的代码行来完成的，`map_location='cpu'` 确保在 CPU 上加载权重。

如果你想要直接通过命令行添加这个权重，你可以将上述代码修改后的部分替换到命令行选项中，但由于命令行解析复杂，实际操作可能会涉及到脚本内部的配置更改。如果脚本有相应的命令行选项供设置权重，那么应该像这样使用：

python demo/image_demo.py demo/demo.JPEG --device cpu --load_weights=./weights/vgg19_weights.pth

这里假设 `--load_weights` 是脚本的一个可选参数。

https://github.com/argman/EAST/releases 并没有可下载文件

非常抱歉，我的回答有误。您可以在以下网址下载EAST模型的预训练权重文件：

https://drive.google.com/drive/folders/0B3APw5BZJ67ETHNPaU9xUkVoV0U

这个链接提供了EAST模型的多个预训练权重文件，您可以根据您的需要选择下载。每个权重文件都是以`.pth`文件的形式提供的。

下载完成后，将预训练权重文件放入您的项目目录中的某个文件夹中。例如，您可以在项目目录中创建一个名为`weights`的文件夹，并将预训练权重文件放在该文件夹中。

然后，在您的PyTorch代码中，使用以下代码加载模型：

import torch

# 加载EAST模型
model = torch.load('weights/east_vgg16.pth')

这个代码使用`torch.load`函数加载预训练权重文件，并将其作为PyTorch模型返回。

请注意，您需要根据您下载的预训练权重文件的名称来调整代码中的文件名。