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这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch怎么实现从本地加载 .pth格式模型，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
可以从官网加载预训练好的模型：
import torchvision.models as models model = models.vgg16(pretrained = True) print(model)
但是经常会出现因为下载速度太慢而出现requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', TimeoutError(10060, '由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。', None, 10060, None))这种错误，因此需要我们手动去下载 .pth 文件（百度云也很慢，如果你是SVIP，当我没说；迅雷的速度也还可以），然后从本地加载。
从本地加载只需要把上面的代码换成如下：
import torchvision.models as models model = models.vgg16(pretrained=False) pre=torch.load(r'.\kaggle_dog_vs_cat\pretrain\vgg16-397923af.pth') model.load_state_dict(pre)
如果你模型不是用的vgg16，而是用的vgg11或者vgg13，只需要修改语句 model = models.vgg16(pretrained=False) 为对应模型的函数即可。
pytorch的优点1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
关于“pytorch怎么实现从本地加载 .pth格式模型”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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