使用预训练模型的代码如下：
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# 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)
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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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/Xie_learning/article/details/89176636