.pth预训练模型的修改时间怎么改

.pth预训练模型的修改时间是文件系统的属性，通常由操作系统自动更新。如果你需要手动修改修改时间，可以使用以下Python代码：

import os
from datetime import datetime

file_path = "path/to/your/pretrained_model.pth"
new_time = datetime(year=2022, month=1, day=1) # 设置新的修改时间

# 修改文件的访问时间和修改时间
os.utime(file_path, (os.stat(file_path).st_atime, new_time.timestamp()))

在上面的代码中，`file_path`是你的预训练模型的路径，`new_time`是你想要设置的新的修改时间。通过`os.utime()`函数可以修改文件的访问时间和修改时间，其中第二个参数是一个元组，第一个元素是文件的访问时间（不需要修改），第二个元素是新的修改时间。`new_time.timestamp()`方法将`new_time`转换为Unix时间戳。

相关问题

vit的预训练模型怎么用

引用\[1\]:自己在网上找后缀为pth的VIT预训练模型花了很长时间，现在上传到百度网盘，提供给有需要的人。因为自己需要，我只下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224和imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16两个base的，其他的请自行翻越去Google网盘中下载，指路：https://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-Shttps://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-S 。

问题: vit的预训练模型怎么用?
回答: 使用VIT预训练模型的步骤如下：
1. 首先，确保你已经下载了所需的预训练模型文件。根据提供的链接，你可以从Google网盘中下载其他预训练模型文件。
2. 将下载的.pth文件保存到你的本地计算机上的适当位置。
3. 在你的代码中，使用Python的torchvision库加载预训练模型。首先，导入所需的库：

   import torch
   import torchvision.models as models

4. 使用torchvision.models中的函数加载预训练模型。例如，如果你下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224.pth文件，可以使用以下代码加载模型：

   model = models.vit_base_patch16_224(pretrained=False)

注意，pretrained参数设置为False，因为我们将使用自己下载的预训练模型。
5. 使用torch.load函数加载预训练模型的权重。例如，如果你的预训练模型文件名为"vit_model.pth"，可以使用以下代码加载权重：

   model.load_state_dict(torch.load("vit_model.pth"))

6. 现在，你可以使用加载的预训练模型进行推理或微调，具体取决于你的任务需求。

请注意，以上步骤是一般的使用方法，具体的代码可能因你的任务和框架而有所不同。确保根据你的需求进行适当的调整和修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ViT pre-trained models 预训练模型下载](https://blog.csdn.net/whwhjy/article/details/120820277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何重新训练整个模型，用resnet

重新训练整个模型需要以下步骤：

1. 加载预训练的 RESNET18 模型并修改最后一层的输出特征数量，使其适应你的任务需求。

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

resnet = models.resnet18(pretrained=True)
num_features = resnet.fc.in_features
resnet.fc = nn.Linear(num_features, num_classes) # num_classes 表示分类数量

2. 准备数据集并进行数据预处理，例如将图像转换为张量并进行归一化等操作。

3. 定义损失函数和优化器，例如交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

import torch.optim as optim

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

4. 进行训练，并在验证集上进行评估。具体的训练过程可以参考 PyTorch 的官方文档，这里简单列出训练的主要步骤。

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = resnet(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    # 在验证集上进行评估
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in valloader:
            images, labels = data
            outputs = resnet(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = 100 * correct / total
    print('[Epoch %d] loss: %.3f, accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), accuracy))

5. 保存模型。

torch.save(resnet.state_dict(), 'resnet_model.pth')

注意，重新训练整个模型需要大量的训练数据和计算资源，并且训练过程可能需要花费很长时间。如果你的训练数据集较小，可以考虑在预训练模型的基础上进行微调，以加快训练速度并提高模型的性能。