resnet18如何加载本地权重

要加载本地权重，你需要使用PyTorch提供的torch.load()函数加载预训练权重文件。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18()

2. 加载本地权重文件

weight_path = '/path/to/weight/file.pth'
model.load_state_dict(torch.load(weight_path))

在上述代码中，'/path/to/weight/file.pth' 是你本地保存的权重文件的路径。请确保文件路径正确，并且权重文件与模型结构匹配。

3. 使用加载的权重进行预测

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_data)

现在，你已经成功加载了本地权重，并且可以使用模型进行预测。

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为了在PyTorch中加载ResNet预训练权重，可以利用`torchvision.models`模块提供的便捷接口。当设置参数`pretrained=True`时，会自动下载并加载由ImageNet数据集预先训练好的权重。

import torch
from torchvision import models

# 加载带有预训练权重的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 如果希望将模型存储至指定位置，则需手动处理下载后的文件移动逻辑，
# 或者通过修改环境变量TORCH_HOME来改变默认缓存路径。

对于更复杂的场景，比如自定义模型架构或特定版本的ResNet（如ResNet18、ResNet34），同样可以通过调整相应配置实现相同功能[^4]：

def create_resnet_model(model_name='resnet50', num_classes=1000, pretrained=False):
    """创建指定类型的ResNet模型"""
    
    if model_name == 'resnet18':
        layers = [2, 2, 2, 2]
    elif model_name == 'resnet34':
        layers = [3, 4, 6, 3]
    elif model_name == 'resnet50':  
        layers = [3, 4, 6, 3]
        
    # 构建对应层数的ResNet实例
    resnet_constructor = getattr(models, f"{model_name}")
    model = resnet_constructor(num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)
    
    return model

如果需要将已有的本地预训练权重应用于模型，可通过如下方式完成加载操作[^3]：

state_dict_path = '/opt/models/resnet50.pth'  # 预先下载好并放置于该路径下的权重文件
checkpoint = torch.load(state_dict_path)
model.load_state_dict(checkpoint)

上述方法适用于大多数情况下从官方渠道获取的标准ResNet变体；而对于非标准结构或其他来源的预训练权重，则可能需要额外考虑名称映射等问题。

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### 下载并加载 ResNet18 的预训练权重

为了下载和加载 ResNet18 的预训练权重，可以利用 PyTorch 提供的功能。具体来说，`torchvision.models` 模块提供了方便的方法来获取这些预训练模型及其对应的权重文件。

以下是完整的 Python 代码示例，用于展示如何正确地下载和加载 ResNet18 预训练模型：

import torch
from torchvision import models

# 设置 pretrained=True 自动下载官方提供的预训练权重
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# 如果需要保存本地副本以便后续离线使用
torch.save(resnet18.state_dict(), 'resnet18-pretrained.pth')

如果希望手动指定路径加载已有的 `.pth` 文件，则可以通过如下方式实现：

import torch
from torchvision import models

# 创建未初始化的 ResNet18 实例
resnet18 = models.resnet18(pretrained=False)

# 手动加载特定位置上的 .pth 权重文件
state_dict_path = './path_to_your/resnet18-5c106cde.pth'
resnet18.load_state_dict(torch.load(state_dict_path))

上述方法适用于大多数情况下直接从互联网上自动获取最新版本的预训练参数[^1]。