keras下载预训练权重太慢

Keras下载预训练权重可能会很慢，这可能是因为下载的服务器在国外，或者是因为网络连接速度不够快。以下是几种解决方法：

1. 使用淘宝镜像下载

淘宝提供了Keras的预训练权重的镜像下载，可以使用以下命令将下载源更改为淘宝镜像：

$ export TF_KERAS=1
$ export TF_KERAS_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. 使用代理

如果你的网络连接速度很慢，可以通过使用代理来加速下载。在下载前，设置代理环境变量。例如：

$ export http_proxy=http://user:password@proxy:port/
$ export https_proxy=http://user:password@proxy:port/

3. 下载本地保存

可以在其他地方下载预训练权重，并将其保存在本地。然后在使用时，指定本地路径即可。例如：

from keras.models import load_model

model = load_model('path/to/weights.h5')

希望以上方法可以帮助你加快预训练权重的下载速度。

相关问题

怎么下载预训练权重文件

1. 在网上搜索适合您项目的预训练模型，例如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras。

2. 下载模型的预训练权重文件，通常以 .h5、.pt、.ckpt 或 .pb 等格式存储。

3. 将预训练权重文件保存到本地计算机上，通常是在您的项目代码所在的目录中。

4. 在您的项目代码中引用预训练权重文件，例如：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')

在这个例子中，我们使用了 TensorFlow 中的 ResNet50 模型，并下载了预训练权重文件，以便在我们的项目中使用。

resnet18预训练权重文件官网下载

ResNet18是一种深度残差网络，常用于计算机视觉任务，特别是图像分类。其预训练权重通常在一些开源库如PyTorch、Keras等的模型仓库中提供。如果你想从官方网站下载官方预训练的ResNet18权重，你可以参考以下步骤：

1. **PyTorch官网**:
- 访问 https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_resnet/
- 在搜索框输入"resnet18"，找到` torchvision.models.resnet18(pretrained=True)`这个模型，点击下载预训练权重。

2. **Keras官网（通过Hugging Face Model Hub）**:
- 如果你在使用Keras，则可以访问 https://huggingface.co/models?search=resnet18
- 查找Hugging Face提供的预训练模型，比如`tf.keras.applications.resnet50.ResNet18(weights='imagenet')`，选择适合的版本下载。

3. **GitHub存储库**:
- 另外，一些研究者可能会将预训练模型上传到GitHub上，如`torchvision`库的官方GitHub仓库或其他知名贡献者的项目。

请注意，在下载前要了解你的项目需求和许可协议，确保合法使用预训练模型。同时，下载并加载预训练权重可以帮助模型快速达到较高的性能起点，尤其是在无足够标注数据的情况下。