使用PyTorch加载已下载的预训练模型的简单解决方案

使用PyTorch加载已下载的预训练模型的简单解决方案

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而torchvision则是PyTorch生态系统中用于计算机视觉任务的库。torchvision提供了一系列预训练的模型，例如ResNet、VGG等，这些模型经过在大型数据集上的训练，可以用于各种计算机视觉任务。本文将介绍如何从本地加载已下载好的预训练模型，并提供相应的源代码示例。

步骤1：导入所需的库
首先，我们需要导入PyTorch和torchvision库：

import torch
import torchvision.models as models

步骤2：创建模型实例
在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models模块中的函数来创建预训练模型的实例。这些函数会自动下载模型的权重文件。以下是一些常用的预训练模型及其函数名称：

• ResNet: models.resnet
• VGG: models.vgg
• AlexNet: models.alexnet
• DenseNet: model