在当今的深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源机器学习库，以其动态计算图和灵活的构建方式受到研究人员和开发者的广泛青睐。模型的预训练和加载是深度学习项目中的重要环节，尤其是在处理图像识别、自然语言处理等复杂任务时，使用预训练模型可以显著加快模型训练过程并提升模型性能。本文将详细探讨如何加载PyTorch中保存的.pth格式的模型实例。
PyTorch提供了一些内置的预训练模型，如ResNet、SqueezeNet和DenseNet等，它们的网络结构和训练好的参数都已包含在torchvision库中。使用这些预训练模型非常简单，只需通过一行代码即可加载：
```python
import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
```
然而，在国内使用上述方法可能会遇到连接问题，因为网络原因可能无法从PyTorch官方网站下载预训练模型。这种情况下，我们可以通过两种方式手动下载预训练模型：
1. 从错误信息中获取下载链接。在尝试加载预训练模型时，如果遇到连接错误，通常会在错误信息中显示模型的下载链接。例如，错误信息可能会提示：
```
Downloading: "***" to C:\Users\Luo/.torch\models\resnet18-5c106cde.pth
```
在这种情况下，你可以将链接复制到浏览器中下载模型文件。有时直接使用完整的链接无法打开页面，你可以尝试去除链接中的"***"，使用裸链接进行下载。
2. 从PyTorch的GitHub仓库获取模型地址。PyTorch项目的官方GitHub仓库提供了丰富的资源。在仓库的相应位置，你可以找到预训练模型的下载地址，并自行下载。例如，SqueezeNet模型的下载地址可以通过访问以下路径获得：
```
***
```
下载完成后，你需要确定下载的是整个网络结构加参数的模型文件，还是仅包含参数的文件。这可以通过加载模型文件并打印模型内容来实现：
```python
import torch
pthfile = r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth'
net = torch.load(pthfile)
print(net)
```
如果结果显示了网络结构，则说明下载的模型文件包含了完整的网络和参数；如果仅显示了参数信息，那么这只是一个参数文件。在只有参数文件的情况下，你需要自己构建网络模型，然后使用加载的参数初始化它：
```python
import torch
import torchvision.models as models
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)
```
通过这种方式，你就可以成功加载.pth格式的预训练模型，并将其应用于你的深度学习项目中。
总结来说，加载PyTorch中的.pth格式模型文件需要考虑网络连接的实际情况，有时需要手动下载模型文件。了解如何从错误信息中提取下载链接和如何从GitHub仓库获取模型地址是关键步骤。此外，还需要判断下载的文件是否包含完整网络结构，并根据实际情况采取正确的加载方法。掌握这些知识对于每一个使用PyTorch进行深度学习研究的开发者都是至关重要的。
- 1
- 2
前往页