加载resnet101权重时，怎么只加载前50层的权重

在加载resnet101权重时，可以使用`torch.load()`函数加载预训练模型的权重。如果你只需要加载前50层的权重，可以通过在`torch.load()`函数中指定`map_location`和`strict`参数来实现。

具体来说，`map_location`参数用于将模型加载到特定的设备上，而`strict`参数则用于控制是否启用严格模式，即是否要求与模型中定义的层完全匹配。因此，可以通过在`map_location`参数中指定一个函数来选择要加载的层，而在`strict`参数中设置为`False`来避免与模型中定义的层完全匹配。

下面是一个示例代码，假设你只需要加载resnet101的前50层：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet101(pretrained=True)
state_dict = torch.load('resnet101_weights.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)[:50]
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

在上面的代码中，我们首先使用`models.resnet101(pretrained=True)`加载预训练模型，然后使用`torch.load()`函数加载resnet101的前50层权重，并将其存储在`state_dict`变量中。最后，我们使用`model.load_state_dict()`函数将`state_dict`中的权重加载到模型中，并将`strict`参数设置为`False`。这样就可以成功地加载resnet101的前50层权重了。