resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)如何指定本地存储的预训练权重

如果您已经下载了预训练权重并希望在本地使用它们，可以将`pretrained`参数设置为`False`，然后使用`torch.load()`函数手动加载本地权重文件。例如，以下代码将加载本地存储的`resnet34-333f7ec4.pth`文件作为ResNet-34的预训练权重：

import torch
import torchvision

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=False)
state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth')
resnet.load_state_dict(state_dict)

请确保将`resnet34-333f7ec4.pth`文件放在当前工作目录中或指定正确的文件路径。

相关问题

def resnet_34(): # Define the resnet model resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True) # Update the fully connected layer of resnet with our current target of 10 desired outputs resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10) # Initialize with xavier uniform torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight) return resnet

这是一个使用PyTorch实现的ResNet-34模型，主要包括以下三个步骤：

1. 调用PyTorch内置的ResNet-34模型

resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)

2. 更新ResNet-34模型的全连接层，使其输出维度为10（这里假设是10分类问题）

resnet.fc = torch.nn.Linear(resnet.fc.in_features, 10)

3. 对全连接层的权重进行Xavier初始化

torch.nn.init.xavier_uniform_(resnet.fc.weight)

最终返回修改后的ResNet-34模型。

需要注意的是，这里使用了预训练的ResNet-34模型（pretrained=True），这意味着模型的所有权重已经在ImageNet数据集上进行了训练。因此，我们可以从预训练模型中学习到更好的特征表示，从而加速模型的训练和提高模型的准确率。

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

ResNet18是深度学习中一种经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）架构，由Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出。当你在PyTorch中的`torchvision.models`模块中使用`models.resnet18(pretrained=True)`时，这个代码含义是：

1. 导入ResNet18模型：`models.resnet18`表示从 torchvision.models 库中导入预训练的ResNet18模型。
2. `pretrained=True`：这个参数表示模型是以预训练权重初始化的。预训练意味着该模型已经在ImageNet数据集上进行了大量的训练，具有识别1000个不同类别的物体的强大能力。使用预训练的权重可以节省大量训练时间，并且往往能够为其他视觉任务提供不错的初始性能。

ResNet18的具体特点包括：
- 深度残差块（Residual Blocks）：使得网络能够更深，解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题。
- 斜接连接（Identity skip connections）：输入和输出直接相加，让网络可以更容易地学习到特征。
- 输入尺寸：通常接受224x224像素的RGB图像。