1.加载预训练模型： 只加载模型，不加载预训练参数：resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型结构 resnet18.load_state_dict(torch.load ...

torchvision中提供了很多训练好的模型，这些模型是在1000类，224*224的imagenet中训练得到的，很多时候不适合我们自己的数据，可以根据需要进行修改。 1、类别不同 2、添加层后，加载部分参数 参考：https://blog.csdn.net ...

转自：https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下，然后继续训练，也就是简单的从保存的模型中加载参数权重 ...

保存模型： 加载模型： 这样会出现一个问题，即明明指定了某张卡，但总有一个模型的显存多出来，占到另一张卡上，很烦人，看到知乎有个方法可以解决 https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/355059967 说是 ...

1. Pytorch中只导入部分层权重的方法，如下 [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor赋值给神经网络的权重矩阵 ...

几乎所有的常用预训练模型都在这里：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 总结下各种模型的下载地址： ResNet: ...

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值 ...

参考 model.state_dict()中保存了{参数名:参数值}的字典 保存模型 torch.save(model.state_dict(), PATH) # 保存模型为pth 导入模型 ...