python---pth包路径

本文详细介绍了如何通过修改环境变量和Python搜索路径来正确配置TensorFlow依赖包,确保项目的顺利运行。作者分享了一种有效的方法,即在site-packages中添加.pth文件,以便一劳永逸地解决路径配置问题。

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为依赖包添加环境变量 (这一步很关键)
PYTHONPATH C:\tensorflow\models\research;C:\tensorflow\models\research\slim
6.然后并没有神马卵用,为了一劳永逸,我直接将整两个目录添加到python默认的搜索路径下就行了。
解决方法:在site-packages添加一个路径文件,如tensorflow_model.pth,必须以.pth为后缀,写上你要加入的模块文件所在的目录名称就是了,如下图:

转载于:https://www.cnblogs.com/BlueFire-py/p/10960168.html

### ResNet101预训练权重文件下载 在PyTorch中,ResNet101的预训练权重文件可以通过官方模型库直接加载或手动下载。PyTorch官方提供了预训练权重文件`resnet101-63fe2227.pth`,该文件是在ImageNet数据集上训练得到的,适用于多种迁移学习任务[^1]。 以下是加载和下载ResNet101预训练权重的具体方法: #### 方法一:通过PyTorch官方API加载 可以直接使用`torchvision.models`模块中的`resnet101`函数加载预训练权重,代码如下: ```python import torchvision.models as models # 加载ResNet101预训练模型 model = models.resnet101(weights='IMAGENET1K_V2') ``` 上述代码会自动从PyTorch官方服务器下载预训练权重文件并缓存到本地[^4]。 #### 方法二:手动下载预训练权重文件 如果需要手动下载`resnet101-63fe2227.pth`文件,可以通过以下链接获取: - 官方下载地址: [https://download.pytorch.org/models/resnet101-63fe2227.pth](https://download.pytorch.org/models/resnet101-63fe2227.pth) 下载完成后,可以将权重文件加载到模型中,代码示例如下: ```python import torch from torchvision.models import resnet101 # 加载ResNet101模型结构 model = resnet101() # 手动加载预训练权重文件 pretrained_weights_path = 'path/to/resnet101-63fe2227.pth' pretrained_dict = torch.load(pretrained_weights_path) model.load_state_dict(pretrained_dict) ``` #### 注意事项 - 在加载预训练权重时,确保模型结构与权重文件匹配,否则可能会报错。 - 如果网络环境受限,无法通过API自动下载权重文件,建议手动下载并指定路径加载[^3]。 - 使用预训练模型时,通常需要根据具体任务对模型进行微调(fine-tune)。可以通过调整模型的最后一层全连接层来适配目标分类任务[^2]。
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