58、resnet50 模型下载

最新推荐文章于 2025-05-04 14:44:40 发布

董董灿是个攻城狮

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分类专栏： CV视觉算法入门与调优文章标签：机器学习深度学习人工智能计算机视觉算法

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本节介绍了如何使用torch.hub.load函数从PyTorch Hub下载预训练的resnet50模型。代码示例中，通过设置pretrained=True获取预训练参数。模型设置为eval()模式，用于推理。打印模型结构展示了详细的网络层次，包括残差结构和各层参数。建议读者结合结构图和可视化图片深入理解resnet50网络。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

上一节配置好 python 环境之后，本节开始下载 resnet50 训练好的模型。我们使用以下代码完成 resnet50 的模型下载。

import numpy as np
from torchvision import models
import torch

resnet50 = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True)
resnet50.eval()
print(resnet50)

代码链接在：practice/model/resnet50_parser.py · iwaihou/cv_learning_from_scratch - Gitee.com

可以先看前 7 行，其余的暂时不需要看。