model_path = 'models/resnet34.pth'代码的意思
时间: 2023-05-28 17:06:51 浏览: 91
该代码的意思是将模型路径设置为 'models/resnet34.pth'。其中,'models'是模型所在的文件夹,'resnet34.pth'是模型的文件名。此代码通常用于加载预训练的模型,以便在后续的任务中使用。
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model_urls = { 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', 'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth', }想将这个model下载到指定位置
你可以使用 Python 中的 `urllib` 或者 `requests` 库来下载文件。这里以 `requests` 为例:
```python
import requests
url = 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth'
filename = 'resnet50.pth'
save_path = 'path/to/save' # 修改为你想要保存的路径
response = requests.get(url, stream=True)
with open(f'{save_path}/{filename}', 'wb') as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
if chunk:
f.write(chunk)
```
其中,`url` 是下载链接,`filename` 是你想要保存的文件名,`save_path` 是你想要保存的目录,`stream=True` 表示以流的方式下载文件,可以避免一次性将整个文件下载到内存中导致内存不足。接下来,使用 `requests` 库请求数据流,然后逐个 chunk 写入到文件中。最终文件会保存在指定的目录下。
resnet18加载resnet50权重
对于加载resnet50权重到resnet18,你可以使用torchvision库中的预训练模型和加载函数来实现。这里是一种可能的实现方式:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建resnet18模型实例
model = models.resnet18()
# 加载resnet50的预训练权重
pretrained_dict = torch.load("path/to/resnet50.pth") # 这里的"path/to/resnet50.pth"是你存储resnet50权重的路径
model_dict = model.state_dict()
# 从预训练权重中筛选出和resnet18模型匹配的权重
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
# 更新resnet18模型的权重
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
# 现在,resnet18模型已经加载了resnet50的权重
```