加载部分预训练的PyTorch模型可以通过以下步骤实现:
import torch
from torchvision import models
model = models.resnet18(pretrained=True)
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)
其中,num_classes
是你的任务中的类别数量。
model.load_state_dict(torch.load('path_to_pretrained_weights.pth'))
请将path_to_pretrained_weights.pth
替换为你的预训练权重文件的路径。
model.eval()
完成以上步骤后,你就成功加载了部分预训练的PyTorch模型。你可以使用该模型进行推理或在新任务上进行微调。
对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,建议参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的技术支持团队,以获取与加载预训练模型相关的产品和服务信息。
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