state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth') resnet.load_state_dict(state_dict)
时间: 2023-08-28 19:19:11 浏览: 53
这段代码的作用是手动加载本地存储的预训练权重文件`resnet34-333f7ec4.pth`到一个ResNet-34模型中。`torch.load()`函数用于从文件中加载序列化的对象并返回它们。这里,我们将一个文件路径传递给`load()`函数,以指定要加载的文件。加载成功后,函数将返回一个包含模型权重的Python字典。这个字典就是我们要加载到模型中的预训练权重。接下来,我们使用`resnet.load_state_dict()`函数将预训练权重加载到ResNet-34模型中。这个函数将一个Python字典作为输入,将其用于更新模型的权重参数。
相关问题
resnet = models.resnet50(pretrained=False) state_dict = torch.load(r"resnet50-0676ba61.pth") resnet.load_state_dict(state_dict)
这段代码是用来加载预训练的 ResNet-50 模型的权重。首先,通过使用 `models.resnet50(pretrained=False)` 创建一个 ResNet-50 模型的实例 `resnet`,并设置 `pretrained` 参数为 `False`,表示不加载预训练的权重。
接下来,使用 `torch.load()` 函数从指定路径加载保存的权重文件 `resnet50-0676ba61.pth`,并将其存储在一个字典类型的对象 `state_dict` 中。
最后,通过调用 `resnet.load_state_dict(state_dict)` 将加载的权重应用到 `resnet` 模型中,使其具有预训练的权重。这样,`resnet` 就可以用于进行图像分类等任务了。
model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()
这段代码是在 PyTorch 中加载预训练的 ResNet50 模型,并载入预训练的模型权重。具体来说,它包括以下步骤:
1. `resnet50(num_classes=2)`:创建一个 ResNet50 模型实例,并设置 `num_classes=2` 表示输出类别数为 2,因为该模型是用于二分类任务。
2. `model_weight_path = "./resNet50.pth"`:设置模型权重文件的路径,即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。
3. `model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))`:使用 PyTorch 的 `load_state_dict()` 函数加载预训练的模型权重。其中 `torch.load()` 函数将模型权重文件加载到内存中,并使用 `load_state_dict()` 函数将其赋值给模型实例。
4. `model.eval()`:将模型设置为评估模式,即不进行梯度计算和反向传播,只进行前向传播计算输出结果。
这些步骤将预训练的 ResNet50 模型加载到内存中,并准备好进行预测。可以使用该模型对图像进行分类等机器学习任务。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)