这篇文章主要为大家展示了“PyTorch如何使用预训练模型”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“PyTorch如何使用预训练模型”这篇文章吧。
使用预训练模型的代码如下：
# 加载预训练模型
resNet50 = models.resnet50(pretrained=True)
ResNet50 = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=2)
# 读取参数
pretrained_dict = resNet50.state_dict()
model_dict = ResNet50.state_dict()
# 将pretained_dict里不属于model_dict的键剔除掉
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
# 更新现有的model_dict
model_dict.update(pretrained_dict)
# 加载真正需要的state_dict
ResNet50.load_state_dict(model_dict)以上是“PyTorch如何使用预训练模型”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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