预训练的resnet18 下载
时间: 2023-05-08 22:01:51 浏览: 108
预训练的resnet18是一种已经在大型数据集上进行了训练的卷积神经网络模型。它基于ResNet架构,包括18个层,其中包含了几个卷积层、池化层和全连接层。
下载该模型有多种途径,包括PyTorch官方提供的预训练模型库、GitHub上的开源模型库、以及一些第三方网站等。下载的步骤大多类似,我们需要首先确定需要下载的resnet18模型的具体版本,然后找到相应的下载链接或库。
下载完成后,要使用该模型进行预测,我们需要将其加载到我们的代码中,并根据实际需求进行相应的调整和配置。对于一些特定的应用场景,我们可能需要对模型进行微调或者修改,以得到更好的性能表现。
总之,预训练的resnet18模型是一种非常实用的深度学习工具,在图像分析、目标检测、特征提取等诸多领域都得到了广泛应用。下载该模型能够方便我们进行实验和开发,并节省我们从头开始训练模型的时间和资源成本。
相关问题
resnet18 gpu预训练模型下载
ResNet是一种深度残差网络,ResNet18是其中一个较小的模型,由于其结构简单、计算量小、精度高,在许多计算机视觉任务中被广泛使用。GPU预训练模型是使用GPU进行预训练后得到的模型,可以在许多任务中直接使用或进行微调。
要下载ResNet18的GPU预训练模型,可以到PyTorch官方网站下载。下载链接为:https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth
如果你使用的是PyTorch,可以使用以下代码加载预训练模型:
```
import torch
import torchvision.models as models
# 加载ResNet18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=False)
# 加载GPU预训练模型
state_dict = torch.load('resnet18-5c106cde.pth')
resnet18.load_state_dict(state_dict)
```
注意,这里的`pretrained`参数需要设置为`False`,因为我们要加载的是GPU预训练模型。
修改预训练resnet
修改预训练的resnet模型的最后一层可以通过替换最后一层的全连接层来实现。根据引用中的说明,最后一层的输出神经元个数应该与场景的类别数相对应。可以通过以下步骤进行修改:
1. 导入预训练的resnet模型:
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)
```
2. 查找预训练模型的最后一层全连接层:
```python
import torch.nn as nn
num_classes = 10 # 假设场景类别数为10
num_features = model.fc.in_features # 获取最后一层全连接层的输入特征数
model.fc = nn.Linear(num_features, num_classes) # 替换最后一层全连接层
```
3. 通过以上步骤,你已经成功修改了预训练的resnet模型的最后一层,使其适应新的场景类别数。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.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)