如何加载部分预训练的pytorch模型？

加载部分预训练的PyTorch模型可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import torch
from torchvision import models

创建模型的实例：

model = models.resnet18(pretrained=True)

冻结模型的参数：

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

修改模型的最后一层：

num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)

其中，num_classes是你的任务中的类别数量。

加载预训练的权重：

model.load_state_dict(torch.load('path_to_pretrained_weights.pth'))

请将path_to_pretrained_weights.pth替换为你的预训练权重文件的路径。

将模型设置为评估模式：

model.eval()

完成以上步骤后，你就成功加载了部分预训练的PyTorch模型。你可以使用该模型进行推理或在新任务上进行微调。

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