swin transformer预训练模型下载

### 如何下载并使用Swin Transformer预训练模型 #### 下载预训练模型 为了获取 Swin Transformer 的预训练模型，可以通过官方或其他可信资源库完成。通常情况下，这些模型会以 `.pth` 文件的形式提供，可以直接加载到 PyTorch 中。 以下是具体方法： 1. **访问官方仓库或可信源** 官方 GitHub 或 Hugging Face 提供了许多经过验证的预训练模型。例如，对于 Swin Transformer V2[^2]，可以从其官方存储库中找到对应的链接。如果需要更广泛的选项，Hugging Face Model Hub 是另一个可靠的选择。 2. **手动下载模型文件** 假设已经找到了合适的预训练模型 URL，则可以利用 `wget` 或 Python 请求模块将其保存至本地环境： ```bash wget https://example.com/path/to/swin_tiny_patch4_window7_224.pth -O swin_pretrained.pth ``` 3. **通过代码自动加载** 如果不想手动处理路径问题，也可以直接在脚本中指定远程地址并通过函数动态加载： ```python import torch.utils.model_zoo as model_zoo url = 'https://example.com/path/to/swin_tiny_patch4_window7_224.pth' checkpoint = model_zoo.load_url(url, map_location='cpu') ``` #### 加载与应用预训练模型 一旦成功下载了预训练权重文件（假设命名为 `swin_pretrained.pth`），就可以按照如下方式加载并初始化模型实例： ```python import torch from models.swin_transformer import SwinTransformer # 需要根据实际导入路径修改 # 初始化模型架构 model = SwinTransformer( num_classes=1000, # 设置为 ImageNet 默认类别数量或者自定义值 img_size=224, patch_size=4, window_size=7, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24] ) # 载入预训练参数 checkpoint_path = './swin_pretrained.pth' # 替换为您实际的文件位置 checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device('cpu')) state_dict = checkpoint['model'] if 'model' in checkpoint else checkpoint msg = model.load_state_dict(state_dict, strict=False) print(f"Missing keys: {msg.missing_keys}\nUnexpected keys: {msg.unexpected_keys}") ``` 注意：上述代码片段中的部分超参配置可能因版本差异而有所变化，请参照所使用的具体实现文档调整设置[^1]。 另外，当面临较大的显存压力时，推荐引入 APEX 工具包优化内存管理效率[^3]: ```python from apex import amp opt_level = 'O1' # 推荐混合精度模式 O1/O2 model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=opt_level) ``` ---