首先,确保你的Python环境中已安装PyTorch和torchvision。如果尚未安装,可以通过以下命令进行安装(以pip为例): pip install torch torchvision 二、预训练模型的下载与存储 虽然本文重点在于从本地加载模型,但首先需要明确预训练模型的来源。torchvision的预训练模型通常存储在PyTorch的模型库中,并可通过网络下载。然而,为了...
#将my_resnet模型储存为my_resnet.pth: 只保存神经网络的训练模型参数,save的对象是net.state_dict() 官方推荐 torch.save(my_resnet.state_dict(), "my_resnet.pth") # 加载resnet,模型存放在my_resnet.pth my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 模...
1. 先加载这部分权重,然后把这部分权重经过前向计算,得到一个新的 Input_new,然后把这个 Input 作为后续网络的输入,反向传播时传到 Input 肯定就停止了; 2. 分别加载需要训练的参数 train_var 和不需要训练的参数 fixed_var,然后在 优化器的 optimizer.minimize 方法中指定 var_list 为 train_var def minimize...
self.model = models.resnet50(pretrained=True) 我们可以根据我们使用的结构,到对应的地址下载对应的模型到本地,常用的resnet的地址如下: 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth', 'resn...