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pytorch实现从本地加载 .pth 格式模型
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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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。

以上这篇pytorch实现从本地加载 .pth 格式模型就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pytorch,本地加载,pth
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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