在Pytorch中加载预先训练好的模型

，可以使用torchvision包中的models模块。torchvision是Pytorch的一个视觉库，提供了常用的计算机视觉模型和数据集。下面是加载预训练模型的一般步骤：

1. 导入所需的库：

import torch
import torchvision.models as models

1. 创建模型的实例：

model = models.resnet18(pretrained=True)

这里以ResNet-18为例，pretrained=True表示加载预训练好的模型参数。

1. 使用加载的模型进行推理：

input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 创建一个随机输入张量
output = model(input_tensor)

这里input_tensor是输入到模型中的张量，output是模型的输出结果。

加载预先训练好的模型在各种计算机视觉任务中非常有用，例如图像分类、目标检测、图像生成等。

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