wide_resnet50_2权重下载
时间: 2025-05-12 18:40:35 浏览: 28
### 如何下载 `wide_resnet50_2` 模型权重
在 PyTorch 中,可以通过官方提供的接口直接加载预训练模型及其对应的权重文件。以下是具体方法:
#### 使用 PyTorch 加载 `wide_resnet50_2` 预训练模型
PyTorch 提供了一个内置函数用于加载预训练模型,可以直接调用 `torchvision.models.wide_resnet50_2(pretrained=True)` 来获取带有 ImageNet 数据集上预训练权重的 Wide ResNet-50-2 模型[^1]。
下面是具体的代码实现:
```python
import torchvision.models as models
# 下载并加载 wide_resnet50_2 的预训练权重
model = models.wide_resnet50_2(pretrained=True)
# 打印模型结构(可选)
print(model)
```
运行以上代码时,如果本地尚未缓存该模型的权重文件,则会自动从 PyTorch 官方服务器下载权重文件至默认路径(通常为 `~/.cache/torch/hub/checkpoints/`)。此过程无需额外手动操作即可完成下载和加载。
#### 自定义保存位置
若希望将模型权重存储到指定目录而非默认路径,可通过以下方式实现:
1. **先下载模型**:按照上述代码执行一次以触发权重下载;
2. **查找权重文件**:定位到 `.cache/torch/hub/checkpoints/` 文件夹下找到对应名称的 `.pth` 文件;
3. **移动文件**:将其复制或剪切到目标自定义目录中。
另外也可以利用 torch.hub.load_state_dict_from_url 方法来单独提取 URL 并手动控制下载行为[^5]。
#### 关于迁移学习的应用场景
当使用此类大型卷积神经网络作为基础架构进行特定任务微调时,可以选择多种策略调整其参数更新范围。例如完全冻结基底特征提取器部分仅优化新增分类头;或者允许端到端重新训练所有层以便适应新领域分布特性等不同模式[^2]。
#### 推荐其他优秀骨干网选项
除了 WideResNet 外还有许多表现优异的选择比如 Inception-ResNet-V2 及 PNASNet-Large 等,在某些情况下可能提供更佳性能表现取决于实际应用场景需求[^3]。
阅读全文
相关推荐

















