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)

以上这篇PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)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。