Pytorch加载本地预训练模型的简单实现方法

最新推荐文章于 2025-09-04 19:15:12 发布

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本文介绍了在Pytorch中如何加载本地预训练模型，包括下载模型并保存，以及定义自定义模型并加载参数的过程，提供了简单易懂的代码示例。

Pytorch加载本地预训练模型的简单实现方法

在使用Pytorch进行深度学习时，我们通常会使用已经预先训练好的模型来完成各种任务。而这些模型通常都由torchvision提供，并提供了一个方便的方式将这些模型直接下载到本地使用。

不过，在某些情况下，我们可能需要手动下载这些模型并将它们加载到我们的代码中。以下是一些简单的代码示例，帮助您快速加载和使用本地的预训练模型。

首先，让我们看看如何下载一个预训练模型（以ResNet-50为例）：

import torch.utils.model_zoo as model_zoo

# 定义ResNet-50的url
model_url = 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth'

# 下载模型
model_path =

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PyTorch实战：加载本地预训练模型的简单实现方法

目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。

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