resnet = models.resnet50(pretrained=False) state_dict = torch.load(r"resnet50-0676ba61.pth") resnet.load_state_dict(state_dict)
时间: 2023-10-30 07:45:59 浏览: 41
这段代码的作用是加载一个预训练的 ResNet-50 模型。首先,我们创建一个 `resnet` 对象,使用 `models.resnet50(pretrained=False)` 来初始化一个空的 ResNet-50 模型。然后,我们使用 `torch.load` 函数加载预训练模型的权重数据,该数据保存在名为 "resnet50-0676ba61.pth" 的文件中。最后,通过调用 `resnet.load_state_dict(state_dict)`,将加载的权重数据应用到 `resnet` 模型上,使其具有预训练模型的参数。这样,`resnet` 对象就成为了一个具有预训练权重的 ResNet-50 模型。
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resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)如何指定本地存储的预训练权重
如果您已经下载了预训练权重并希望在本地使用它们,可以将`pretrained`参数设置为`False`,然后使用`torch.load()`函数手动加载本地权重文件。例如,以下代码将加载本地存储的`resnet34-333f7ec4.pth`文件作为ResNet-34的预训练权重:
```python
import torch
import torchvision
resnet = torchvision.models.resnet34(pretrained=False)
state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth')
resnet.load_state_dict(state_dict)
```
请确保将`resnet34-333f7ec4.pth`文件放在当前工作目录中或指定正确的文件路径。
state_dict = torch.load('resnet34-333f7ec4.pth') resnet.load_state_dict(state_dict)
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。