1. 参考链接

Pytorch更改预训练权重下载位置
pytorch———修改预训练模型下载路径

2. 更改方法

在线加载的预训练权重默认存放位置在：C:\Users\[用户名]\.cache\torch\hub\checkpoints

方法1：在某个.py文件最上方加上以下代码

import os
# 更改预训练下载位置
os.environ['TORCH_HOME'] = '/data/Your_User_Name/pretrained_weights/'

方法2：更改model_dir，以后所有预训练权重就直接下载到指定的model_dir中了（不管是AlexNet还是vgg16或者其他模型的预训练权重都会直接下载到model_dir中，不用再像方法1那样每次去手动设置下载位置了）。

step1：Ctrl+左键，进入vgg16

step2：Ctrl+左键，进入_vgg

step3：Ctrl+左键，进入load_state_dict_from_url

step4：更改model_dir，例如model_dir='D:/torch-pretrained'

这里要注意一下文件路径中\和/的使用。

在python文件中使用/来表示路径，\表示转义。
但是很多情况下在Windows下直接复制文件夹的地址（例如下图）是用\表示的。

假设待设置的路径是D盘下的torch-pretrained文件夹，则有以下3种书写方式：

model_dir='D:/torch-pretrained'，直接全部写为/
model_dir='D:\\torch-pretrained'，写成\\
model_dir=r'D:\torch-pretrained'，r和\配合使用

3. 一个小技巧

执行程序，发现pth文件下载速度很慢，此时我们可以用迅雷下载，如图所示，再将文件放入我们修改的路径中即可。

下载地址在vgg.py文件中有：

model_urls = {'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth','vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth','vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth','vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth','vgg11_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11_bn-6002323d.pth','vgg13_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth','vgg16_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth','vgg19_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19_bn-c79401a0.pth',
}

先操作方法2的step1、step2，再如下图所示，即可看到上面那些下载地址：

Pytorch中更改预训练权重文件的下载位置相关推荐

PyTorch 加载预训练权重
前言使用PyTorch官方提供的权重或者其他第三方提供的权重对相同模型的参数进行初始化,在数据量较少的前提下,可以帮助模型更快地收敛到最优点,达到更好的效果,即迁移学习. 在大部分的迁移学习场景 ...
pytorch载入部分预训练权重
文章目录前言方法一方法二前言使用迁移学习的方法训练网络往往需要载入部分已训练好的网络权重,接下来介绍两种载入预训练权重的方法,第一种比较简单,第二种方法稍微复杂但是更加灵活. 方法一先按原 ...
使用Chinese-Word-Vectors作为pytorch中的预训练向量
如何在深度学习中使用开源Chinese Word Vectors 摘要:Chinese-Word-Vectors开源项目提供了100多种预训练模型,但在深度学习中使用时,加载预训练向量存在词表重复项问 ...
win10屏幕快照快捷键_如何在Windows 8和10中更改默认屏幕快照文件夹的位置
win10屏幕快照快捷键 Windows redesigned its screenshot feature in Windows 8, and you no longer need to launc ...
迁移学习、载入预训练权重和冻结权重
迁移学习就是载入别人预训练好的权重,拿别人的训练好的参数作为我们自己模型的初始化参数,再在这个基础上继续优化.比起从头开始一点一点随机初始化,让模型胡乱地找梯度最优的方向,肯定是迁移学习快啦. 目录 ...
PyTorch在NLP任务中使用预训练词向量
在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用ge ...
Pytorch迁移学习加载部分预训练权重
迁移学习在图像分类领域非常常见,利用在超大数据集上训练得到的网络权重,迁移到自己的数据上进行训练可以节约大量的训练时间,降低欠拟合/过拟合的风险. 如果用原生网络进行迁移学习非常简单,其核心是 mod ...
PyTorch载入预训练权重方法和冻结权重方法
载入预训练权重 1. 直接载入预训练权重简单粗暴法: pretrain_weights_path = "./resnet50.pth" net.load_state_dict(t ...
c++ opencv2 libtorch 读取预训练权重并进行预测 linux
c++ opencv2 libtorch 读取预训练权重并进行预测原文:https://oldpan.me/archives/pytorch-c-libtorch-inference 本篇使用的平台 ...

Pytorch中更改预训练权重文件的下载位置

目录

1. 参考链接

2. 更改方法

3. 一个小技巧

Pytorch中更改预训练权重文件的下载位置相关推荐

最新文章

热门文章