这是resnet34做花朵分类代码中的训练模块代码，我运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test5_resnet\train.py", line 133, in <module> main() File "E:\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test5_resnet\train.py", line 65, in main assert os.path.exists(model_weight_path), "file {} does not exist.".format(model_weight_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AssertionError: file ./resnet34-pre.pth does not exist.请你告诉我要怎么解决

### 如何下载并正确加载 ResNet34 的预训练权重文件 为了确保 `./resnet34-pre.pth` 文件存在，可以按照以下方法操作： #### 下载官方预训练权重 PyTorch 提供了官方支持的预训练模型权重。可以通过 PyTorch 自带的功能直接获取这些权重，并保存到本地路径。 以下是实现这一功能的具体代码示例： ```python import torch from torchvision import models import os # 定义目标存储路径 model_weight_path = "./resnet34-pre.pth" # 判断文件是否存在 if not os.path.exists(model_weight_path): # 加载官方预训练模型 pretrained_resnet34 = models.resnet34(pretrained=True) # 获取状态字典 state_dict = pretrained_resnet34.state_dict() # 将权重保存至指定路径 torch.save(state_dict, model_weight_path) print(f"Weights saved to {model_weight_path}") ``` 通过以上代码，可以在首次运行时自动从 PyTorch 官方仓库下载 ResNet34 的预训练权重，并将其保存为 `./resnet34-pre.pth` 文件[^1]。 --- #### 修改加载逻辑以适应不同场景 当需要自定义网络结构（例如修改分类头）时，可以直接加载部分预训练参数而忽略不匹配的部分。这通常涉及删除不需要的层键值对（如 `"fc"` 层）。以下是调整后的加载代码示例： ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') pre_weights = torch.load(model_weight_path, map_location=device) del_key = [] for key, _ in pre_weights.items(): if "fc" in key: # 删除全连接层对应的权重 del_key.append(key) for key in del_key: del pre_weights[key] # 创建新的 ResNet34 实例 net = models.resnet34(num_classes=5) # 假设新任务有 5 类 in_channel = net.fc.in_features net.fc = torch.nn.Linear(in_channel, 5) # 加载权重，允许缺失或多余键 missing_keys, unexpected_keys = net.load_state_dict(pre_weights, strict=False) print("[Missing Keys]:", *missing_keys, sep="\n") print("[Unexpected Keys]:", *unexpected_keys, sep="\n") ``` 此代码片段展示了如何处理预训练权重中的冲突问题，同时保留可复用的卷积层权重[^1]。 --- #### 解决 CUDA 版本兼容性问题 如果遇到 CUDA 运行环境下的错误（如引用[3]提到的情况），可能是因为编译选项与当前 GPU 架构不符。建议检查以下几点： 1. **确认 CUDA 工具链版本**：确保安装的 PyTorch 版本与其依赖的 CUDA 版本一致。 2. **更新 lib/setup.py 中的架构配置**：根据实际硬件设备调整 `-gencode arch=` 参数列表[^3]。 例如，在 NVIDIA Pascal (Compute Capability 6.x) 或更高架构下，推荐设置如下： ```makefile CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ -gencode arch=compute_70,code=sm_70 \ -gencode arch=compute_80,code=sm_80 \ -gencode arch=compute_86,code=sm_86 ``` 重新构建扩展模块后再次尝试加载模型。 --- #### 总结 通过上述方法，不仅可以解决 `AssertionError: file ./resnet34-pre.pth does not exist` 错误，还能灵活适配不同的应用场景需求。无论是直接利用官方预训练权重还是针对特定任务微调模型，都提供了完整的解决方案。 ---