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Pytorch如何本地加载torchvision预训练模型

简介：本文将介绍如何使用Pytorch框架，从本地路径加载torchvision下载好的预训练模型，通过详细的步骤演示和操作技巧，帮助读者轻松实现模型加载。

在深度学习的实际应用中，预训练模型扮演着至关重要的角色。Torchvision作为Pytorch的一个重要配套库，提供了丰富的预训练模型资源。然而，在某些情况下，直接从torchvision.models中加载预训练模型可能由于网络问题或其他原因而变得困难。此时，从本地路径加载已下载的预训练模型就显得尤为重要。

一、常见痛点分析

从网络上下载预训练模型时，可能会遇到下载速度慢或网络不稳定导致下载失败的问题。另外，如果多个项目需要使用同一预训练模型，每次都从网络下载既浪费时间也占用网络资源。因此，将预训练模型保存在本地，并通过代码实现本地加载，可以大大提升工作效率。

二、解决方案

针对上述痛点，下面将提供一个Pytorch加载已下载torchvision预训练模型的简单解决方案。

步骤1：下载并保存预训练模型

首先，确保已经安装了torchvision库。然后，可以通过torchvision.models模块下载所需的预训练模型，例如：

import torchvision.models as models

# 下载预训练模型，这里以resnet50为例
resnet50_pretrained = models.resnet50(pretrained=True)

# 保存模型到本地
torch.save(resnet50_pretrained.state_dict(), 'resnet50_pretrained.pth')

这段代码下载了一个预训练的resnet50模型，并将其参数保存到当前目录下的'resnet50_pretrained.pth'文件中。

步骤2：从本地加载预训练模型

完成模型下载并保存后，就可以在其他项目中直接加载这个本地模型了，代码如下：

import torchvision.models as models
import torch

# 实例化一个相同结构的模型，不加载预训练参数
resnet50 = models.resnet50(pretrained=False)

# 从本地加载预训练参数
pretrained_dict = torch.load('resnet50_pretrained.pth')
resnet50.load_state_dict(pretrained_dict)

# 模型现在已加载预训练参数并可以使用

在加载本地预训练模型时，首先创建一个与之前下载模型相同结构的空模型（pretrained=False），然后使用torch.load函数读取保存的参数文件，并通过load_state_dict函数将参数加载到模型中。完成这些步骤后，就可以像在torchvision.models中直接加载预训练模型一样使用这个本地加载的模型了。