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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