load_state_dict_from_url函数
时间: 2023-04-25 14:03:42 浏览: 601
load_state_dict_from_url函数是一个PyTorch中的函数,用于从指定的URL中加载预训练模型的参数。该函数可以自动下载模型参数文件,并将其加载到指定的模型中。该函数的输入参数包括URL、文件名、模型参数字典等。该函数的输出是一个模型参数字典,可以用于初始化模型的参数。
相关问题
load_state_dict_from_url
load_state_dict_from_url是一个函数,用于从URL加载预训练模型的状态字典。它是通过torch.hub模块实现的,可以用于下载和加载预训练模型。在函数声明中,可以看到model_dir参数,它表示模型的缓存目录。如果model_dir参数未指定,函数将使用默认的缓存目录。 该函数还接受其他参数,例如map_location参数用于指定加载模型的设备位置,progress参数用于控制进度条的显示,check_hash参数用于验证文件的哈希值等。 通过调用load_state_dict_from_url函数,可以方便地加载预训练模型并将其应用于特定的任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [No module named ‘torchvision.models.utils‘,无法加载load_state_dict_from_url解决](https://blog.csdn.net/weixin_49252254/article/details/122958620)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch预训练模型(torch.hub)缓存地址修改](https://blog.csdn.net/JustPeanut/article/details/130165951)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
load_state_dict_from_url 和 model_zoo.load_url
load_state_dict_from_url 和 model_zoo.load_url 都是 PyTorch 库中用于从 URL 加载模型权重的函数。
load_state_dict_from_url 函数用于从给定的 URL 加载模型的状态字典 (state_dict)。state_dict 包含了模型的参数和缓冲区。使用这个函数,你可以从 URL 直接加载预训练的模型权重,而不需要手动下载和加载。
model_zoo.load_url 函数是一个更通用的函数,可以从指定的 URL 加载任何类型的文件。在 PyTorch 中,你可以使用这个函数来加载模型权重、数据集、配置文件等等。
这两个函数在加载模型权重时非常有用,因为它们使得从远程服务器或云存储中下载和加载模型变得非常简单。