pytorch加载预训练模型

加载预训练模型可以使用PyTorch中的`torch.load()`函数。具体步骤如下：

1. 定义模型

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

model = models.resnet18(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

2. 加载预训练模型

checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

其中，`PATH`为预训练模型的保存路径。`checkpoint`是一个字典，包含了模型的参数和其他信息。通过`torch.load()`函数加载预训练模型，然后将模型参数加载到我们定义的模型中。

3. 使用模型进行推理

output = model(input)

其中，`input`是输入数据，`output`是模型的输出。

相关问题

pytorch加载预训练模型方式

使用PyTorch加载预训练模型的方式有以下几种：

1. 使用PyTorch内置的预训练模型

PyTorch提供了许多内置的预训练模型，例如VGG、ResNet、Inception等。可以通过如下代码进行加载：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.vgg16(pretrained=True)

2. 加载已保存的预训练模型

如果已经有了预训练模型的权重文件，可以使用PyTorch的`load_state_dict()`方法进行加载：

import torch
import torchvision.models as models

# 定义模型
model = models.vgg16()

# 加载权重文件
model.load_state_dict(torch.load('vgg16_weights.pth'))

3. 加载外部的预训练模型

如果想要加载其他人发布的预训练模型，可以使用如下代码进行加载：

import torch

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18')

以上是三种常用的PyTorch加载预训练模型的方式。无论哪种方式，都需要注意模型的输入和输出格式以及是否需要进行微调。

pytorch 加载预训练模型 python代码

可以使用以下代码来加载预训练模型：

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModel.from_pretrained("model_name")

其中 `model_name` 是预训练模型的名称，例如 `bert-base-uncased` 或者 `gpt2`.