117笔记问答在PyTorch中，加载预训练权重非常简单。首先，确保你已经安装了PyTorch库。然后，按照以下步骤操作：
- 导入所需的库和模块：
import torch import torchvision.models as models
- 选择一个预训练模型。例如，我们选择ResNet-18模型：
model = models.resnet18(pretrained=True)
如果你想使用其他预训练模型，只需将models.resnet18()替换为所需模型的函数，例如models.vgg16(pretrained=True)。
- 加载预训练权重。如果你有一个权重文件（例如
.pth或.pt格式），你可以使用以下代码加载它：
weights = torch.load('path/to/your/weights.pth')
- 将权重分配给模型。你需要确保权重的形状与模型的层相匹配。通常，PyTorch会自动处理这个问题，但有时你可能需要手动调整权重。例如，如果你有一个自定义的模型，你可以这样分配权重：
model.load_state_dict(weights)
现在，你已经成功加载了预训练权重到PyTorch模型中。你可以继续训练模型或在测试集上评估模型性能。