在vgg.py中找不到model_urls怎么解决

### 解决方案 当遇到 `vgg.py` 文件中无法找到 `model_urls` 的问题时，可以通过自定义模型下载路径以及重新定义模型的方式来解决问题。 #### 自定义模型下载路径 通过设置环境变量 `TORCH_HOME` 或者直接指定模型的缓存路径来改变 PyTorch 下载预训练权重的位置。这可以有效避免因网络原因或其他因素导致的下载失败[^1]。 ```python import os os.environ['TORCH_HOME'] = '/path/to/your/custom/directory' ``` 上述代码会将所有的预训练模型存储到 `/path/to/your/custom/directory/models` 路径下。 --- #### 修改 VGG 模型结构 如果需要对 VGG 模型进行调整（例如删除分类层），可以在项目目录下创建一个新的 Python 文件用于重写 VGG 结构[^3]。以下是具体实现方法： 1. **复制原始 VGG 定义** 将 `torchvision.models.vgg` 中的内容复制到新的文件中，比如命名为 `nets.VGG.py`。 2. **修改模型 URL 和结构调整** 如果发现 `model_urls` 不见了，则手动补充该字段或者将其替换为最新的官方链接。以下是一个简单的例子： ```python from collections import OrderedDict import torch.nn as nn class CustomVGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True): super(CustomVGG, self).__init__() self.features = features self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) # 替换原有的分类器部分 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout() ) if init_weights: self._initialize_weights() def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x def _initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) nn.init.constant_(m.bias, 0) def make_layers(cfg, batch_norm=False): layers = [] in_channels = 3 for v in cfg: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) if batch_norm: layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)] else: layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v return nn.Sequential(*layers) cfgs = { 'A': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'], } def custom_vgg11(pretrained=False, progress=True, **kwargs): model = CustomVGG(make_layers(cfgs['A'], batch_norm=False), **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url('https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth', progress=progress, map_location=torch.device('cpu')) model.load_state_dict(state_dict) return model ``` 此代码片段展示了如何构建一个可扩展的 VGG 模型，并支持加载预训练权重[^2]。 --- #### 加载预训练权重 为了确保能够正常加载预训练权重，需确认所使用的 `state_dict` 来源于正确的 URL 地址。如果官网提供的地址失效，可以从其他可信资源获取对应的 `.pth` 文件并本地化处理。 ```python import torch.utils.model_zoo as model_zoo url = 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth' # 预训练权重URL weights_path = './custom_directory/vgg11.pth' if not os.path.exists(weights_path): weights_data = model_zoo.load_url(url, model_dir='./custom_directory/') with open(weights_path, 'wb') as f: f.write(weights_data.read()) else: print(f"Weights already exist at {weights_path}") ``` 以上脚本实现了自动检测是否存在本地权重文件的功能；如果没有则尝试从远程服务器拉取数据。 --- ### 总结 通过对 `TORCH_HOME` 变量赋值来自定义模型保存位置、重构 VGG 架构以适应特定需求，以及妥善管理外部依赖关系中的 URLs，可以成功规避原生库可能存在的局限性或错误提示。