pytorch預訓練模型的下載地址以及解決下載速度慢的方法

pytorch快速加載預訓練模型參數的方式

https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models

常用預訓練模型在這里面

總結下各種模型的下載地址：

 1 Resnet:  2 
model_urls = {
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
    'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth',
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
    'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth',
    'resnet152': 'https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth',
}

inception: 12 
model_urls = {
    # Inception v3 ported from TensorFlow
    'inception_v3_google': 'https://download.pytorch.org/models/inception_v3_google-1a9a5a14.pth',
}

Densenet:

model_urls = {
    'densenet121': 'https://download.pytorch.org/models/densenet121-a639ec97.pth',
    'densenet169': 'https://download.pytorch.org/models/densenet169-b2777c0a.pth',
    'densenet201': 'https://download.pytorch.org/models/densenet201-c1103571.pth',
    'densenet161': 'https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth',
}



Alexnet: 30 
model_urls = {
    'alexnet': 'https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth',
}

vggnet: 36 
model_urls = {
    'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth',
    'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth',
    'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth',
    'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth',
    'vgg11_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11_bn-6002323d.pth',
    'vgg13_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth',
    'vgg16_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth',
    'vgg19_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19_bn-c79401a0.pth',
}

 

解決下載速度慢的方法：

1.換移動網絡，有些公司網、校園網對於pytorch網站有很大的限速。

2.翻牆(有時不翻牆也可)先下載下來，放入文件夾中，方法如下兩種（推薦第二種）

針對的預訓練模型是通用的模型，也可以是自定義模型，大多是vgg16 ,  resnet50 , resnet101 , 等，從官網加載太慢

1.直接修改源碼，改為本地地址

直接使用默認程序里的下載方式，往往比較慢；

通過修改源代碼，使得模型加載已經下載好的參數，修改地方如下：

通過查找自己代碼里所調用網絡的類，使用pycharm自帶的函數查找功能（ctrl+鼠標左鍵）,查看此網絡的加載方法，修改model.load_state_dict()函數。

例如：已經下載好的resnet50的參數文件：放在model_urls里面，這樣就可以提前下載直接使用。

model_urls = {
  'resnet50': '/home/huihua/NewDisk1/pretrain_parameter/resnet50-19c8e357.pth',
}

 

2.把模型權重下載至torch的緩存文件夾

由於torch在加載模型時候首先檢查本地緩存是否已經存在模型，所以在本用戶目錄下，預先下載放入可快速加載模型。

cd .cache/torch/checkpoints
cd /home/team/.torch/models
兩種方式，常常是用第二種作為torch模型的緩存文件夾 

進入文件夾把所需模型權重放入即可自動加載，相比第一種方法簡單點。