ResNet50预训练模型下载
时间: 2025-05-21 18:38:40 浏览: 15
### 下载ResNet50预训练模型的方法
在PyTorch中,可以通过`torchvision.models`模块轻松下载并加载ResNet50的预训练模型。以下是具体实现方法:
#### 使用官方API加载ResNet50预训练模型
可以利用`torchvision.models.resnet50(pretrained=True)`函数直接从官方服务器下载预训练权重[^4]。
```python
import torchvision.models as models
# 加载带有ImageNet预训练权重的ResNet50模型
resnet50_model = models.resnet50(weights='IMAGENET1K_V2')
```
如果需要手动指定路径保存或加载模型,则可以从URL下载对应的`.pth`文件[^4]。例如,ResNet50的预训练权重链接为`https://download.pytorch.org/models/resnet50-0676ba61.pth`。
#### 手动下载预训练权重
对于某些场景下无法在线加载的情况,可先手动下载权重文件至本地再加载。以下是一个完整的代码示例:
```python
import torch
from torchvision import models
# 定义ResNet50模型结构(无权重)
model = models.resnet50()
# 假设已将预训练权重下载到本地路径 './pretrained_weights/resnet50-0676ba61.pth'
state_dict = torch.load('./pretrained_weights/resnet50-0676ba61.pth')
# 将权重加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)
print("ResNet50预训练权重成功加载!")
```
需要注意的是,在离线环境中需提前准备好对应版本的权重文件,并确保其与所使用的PyTorch版本兼容[^1]。
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#### 关于其他变体模型
除了标准的ResNet50外,还有多种改进型网络可供选择,如ResNeXt、Wide ResNet等。这些模型同样可通过`torchvision.models`获取,或者访问特定网站下载相应PTH文件[^2]。
例如:
- **ResNeXt50**: `models.resnext50_32x4d()`
- **Wide ResNet50**: `models.wide_resnet50_2()`
以上均支持带预训练参数选项设置。
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