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。

相关问题

resnet50 pytorch 加载权重文件的pridict文件

以下是使用 PyTorch 加载 ResNet50 预训练权重文件并进行预测的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# Load ResNet50 model
model = models.resnet50()
# Load pretrained weights
model.load_state_dict(torch.load('resnet50_weights.pth'))
# Set model to evaluation mode
model.eval()

# Load and preprocess image
image = Image.open('test_image.jpg')
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(image)

# Make predictions
with torch.no_grad():
    output = model(image.unsqueeze(0))
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)[0]
    # Print top 5 predicted classes and their probabilities
    top5_prob, top5_classes = torch.topk(probabilities, k=5)
    for i in range(5):
        print(f"Class: {top5_classes[i]}, Probability: {top5_prob[i]}")

需要注意的是，这里的预训练权重文件 `resnet50_weights.pth` 需要先下载并保存到本地。可以从 PyTorch 官网下载地址中找到对应的权重文件，也可以从其他来源下载。

resnet50预训练权重文件

### 下载 ResNet50 预训练权重文件

为了获取适用于 PyTorch 的 ResNet50 预训练权重文件，建议访问官方资源或可信平台。对于 TensorFlow 版本的权重文件，可以找到名为 `resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5` 的文件[^2]。然而，当使用 PyTorch 时，更方便的做法是从 PyTorch 官方渠道或其他可靠来源下载 `.pth` 或 `.pt` 格式的预训练模型。

#### 使用 PyTorch 自动加载预训练权重的方法

实际上，在 PyTorch 中可以直接通过内置函数轻松加载 ResNet50 并自动应用预训练权重：

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet50(weights='IMAGENET1K_V2')

这段代码会从互联网上自动下载由 ImageNet 数据集训练得到的最佳版本之一 V2 权重并应用于创建好的 ResNet50 实例中[^1]。

#### 手动下载与保存预训练权重

如果希望手动管理这些权重文件而不是每次都在线加载，可以在本地存储它们。通常情况下，这涉及到先运行上述命令让程序首次联网取回数据，之后便会在默认缓存路径下留下副本供后续离线调用。具体位置取决于操作系统环境变量设置和个人配置。

另外一种方式是直接前往类似 GitHub 这样的托管站点查找已发布的 PyTorch 模型权重链接进行单独下载。不过需要注意的是，确保所选资源的安全性和合法性非常重要。