一招教你解决torch.hub.load模型加载问题

OpenCV学堂

发布于 2026-04-02 20:41:57

Pytorch Hub模块介绍

PyTorch Hub 支持通过添加一个简单的 hubconf.py 文件，将预训练模型（模型定义和预训练权重）发布到 GitHub 仓库。hubconf.py 可以有多个入口点。每个入口点被定义为一个 Python 函数（例如：您想要发布的预训练模型）。

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预训练权重可以存储在 GitHub 仓库，或通过 torch.hub.load_state_dict_from_url() 加载。如果小于 2GB，建议将其附加到项目仓库中，并使用仓库中的 URL。通过hub方式加载模型代码实现如下：

if pretrained:
  # For checkpoint saved in local GitHub repo, e.g. <RELATIVE_PATH_TO_CHECKPOINT>=weights/save.pth
  dirname = os.path.dirname(__file__)
  checkpoint = os.path.join(dirname, <RELATIVE_PATH_TO_CHECKPOINT>)
  state_dict = torch.load(checkpoint)
  model.load_state_dict(state_dict)
  # For checkpoint saved elsewhere
  checkpoint = 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth'
  model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(checkpoint, progress=False))

Pytorch Hub使用技巧

PyTorch Hub 提供了方便的 API，通过 torch.hub.list() 查询所有可用的模型；通过 torch.hub.help() 显示文档字符串和示例；使用 torch.hub.load() 加载预训练模型

实际使用过程中，最常用的是load函数，相关函数与参数解释如下：

torch.hub.load(
  repo_or_dir, 
  model, 
  source='github',
  trust_repo=None, 
  force_reload=False,
  verbose=True, 
  skip_validation=False
)

source声明为'github'表示从远程下载代码执行，'local'表示从本地代码库加载，repo_or_dir表示远程加载URL或者本地的文件夹路径；model表示模型名称。模型完整的路径声明在hubconf.py文件中。

整个加载过程，就是先找hubconf.py文件，然后通过

torch.load加载pth文件，然在通过model.load_state_dict函数实现权重参数加载。

注意：加载模型的使用场景很常见，但也可以用于加载其他对象，如 tokenizers、损失函数等。

默认情况下下载以后的模型保存在当前用户的目录下。

~/.cache/torch/hub

本地或者远程加载代码演示

# from a github repo
repo = "pytorch/vision"
model = torch.hub.load(
    repo, "resnet50", weights="ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1"
)
# from a local directory
path = "/some/local/path/pytorch/vision"
model = torch.hub.load(path, "resnet50", weights="ResNet50_Weights.DEFAULT")

关键技巧：

经常遇到torch.hub.load加载模型失败的原因是无法访问github导致的，所以推荐先把相关代码库下载到本地，然后从本地加载即可解决。然后还可以修改相关代码让，模型加载也继续本地化，这样就再不用担心网络问题导致模型加载失败。

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原始发表：2025-09-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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