解读resnet50的预训练权重.pth文件

ResNet50权重解剖课:从.pth文件反推网络层设计的5个发现 本文深入解析ResNet50预训练权重文件(.pth),揭示网络层设计的5个关键发现。通过分析参数命名规范、权重张量形状、数值分布、残差连接体现及卷积核可视化,逆向还原模型架构设计思路,帮助开发者深入理解这一经典CNN模型的核心实现细节。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了PyTorch中.pth文件的保存方式,包括整个模型和仅模型参数的保存方法。阐述了.pth文件的字典类型结构,并展示了如何加载和查看.pth文件中的键值对,帮助理解模型参数的存储。

参考了:https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/100773473?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9F%A5%E7%9C%8B.pth%E6%96%87%E4%BB%B6&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-100773473

1. .pth文件详解

在pytorch进行模型保存的时候,一般有两种保存方式,一种是保存整个模型,另一种是只保存模型的参数。

torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth")  # 只保存模型的参数
 
torch.save(model, "my_model.pth")  # 保存整个模型

保存的模型参数实际上一个字典类型,通过key-value的形式来存储模型的所有参数。

2. .pth文件基本信息查看

import torch
#  resnet50的参数文件
path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\resnet50-19c8e357.pth'
parameter = torch.load(path)

pri
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