有一些非常流行的网络如 resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有,包括网络结构和训练好的模型。
pytorch自带模型网址:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/
按官网加载预训练好的模型:
import torchvision.models as models # pretrained=True就可以使用预训练的模型 resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) print(resnet18)
报错如下:
requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', TimeoutError(10060, '由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败。', None, 10060, None))
主要是因为代码会去远端下载模型的参数,而国内的网一般连接不上,这是我们需要手动去下载你要的预训练网络。
通过地址下载,地址有两种获取方式:
1.从报错里面获取,上述代码运行时会出现这样一行信息:
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth" to C:\Users\Luo/.torch\models\resnet18-5c106cde.pth
复制这个网址到浏览器,有可能打不开,去掉https://,直接输入download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth就可以下载了。
2.从pytorch的github下找模型的地址:https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
找到对应模型名称点进去找地址
下载好后自行保存,我是直接存在pytorch models里面
接下来就是运行这个.pth文件。首先要判断是保存的整个网络结构加参数呢,还是只保存了参数,可以测试一下。这是我的模型是squeezenet1_1,你可以测试自己下载的模型
import torch pthfile = r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth' net = torch.load(pthfile) print(net)
结果为
很明显就是只保存了参数,这是我们要换个方法加载模型
import torch import torchvision.models as models # pretrained=True就可以使用预训练的模型 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)
结果;
这下就加载好预训练模型了
以上这篇pytorch 加载(.pth)格式的模型实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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