pytorch中加载(.pth)格式的示例分析-创新互联

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有一些非常流行的网络如 resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有,包括网络结构和训练好的模型。

pytorch自带模型网址:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/

按官网加载预训练好的模型:

import torchvision.models as models
 
# pretrained=True就可以使用预训练的模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
print(resnet18)

报错如下:

requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', TimeoutError(10060, '由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败。', None, 10060, None))

主要是因为代码会去远端下载模型的参数,而国内的网一般连接不上,这是我们需要手动去下载你要的预训练网络。

通过地址下载,地址有两种获取方式:

1.从报错里面获取,上述代码运行时会出现这样一行信息:

Downloading: "https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth" to C:\Users\Luo/.torch\models\resnet18-5c106cde.pth

复制这个网址到浏览器,有可能打不开,去掉https://,直接输入download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth就可以下载了。

2.从pytorch的github下找模型的地址:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models

找到对应模型名称点进去找地址

pytorch中加载(.pth)格式的示例分析

下载好后自行保存,我是直接存在pytorch models里面

接下来就是运行这个.pth文件。首先要判断是保存的整个网络结构加参数呢,还是只保存了参数,可以测试一下。这是我的模型是squeezenet1_1,你可以测试自己下载的模型

import torch
pthfile = r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth'
net = torch.load(pthfile)
print(net)

结果为

pytorch中加载(.pth)格式的示例分析

很明显就是只保存了参数,这是我们要换个方法加载模型

import torch
import torchvision.models as models
 
# pretrained=True就可以使用预训练的模型
net = models.squeezenet1_1(pretrained=False)
pthfile = r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth'
net.load_state_dict(torch.load(pthfile))
print(net)

结果;

pytorch中加载(.pth)格式的示例分析

感谢各位的阅读!关于“pytorch中加载(.pth)格式的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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