### 下载并保存PyTorch中ResNet18、34、50模型在CIFAR10和CIFAR100数据集上的预训练参数文件 以下是实现下载并保存PyTorch中ResNet18、34、50模型在CIFAR10和CIFAR100数据集上预训练参数文件的详细方法。每个文件将被正确命名以方便后续使用。 #### 1. 确保安装必要的依赖 首先，确保已安装PyTorch和其他必要的库。如果尚未安装，可以使用以下命令安装： ```bash pip install torch torchvision ``` #### 2. 下载并保存预训练模型参数 可以通过以下代码下载并保存ResNet18、34、50模型在CIFAR10和CIFAR100数据集上的预训练参数文件。注意，官方并未直接提供这些模型的预训练权重，但可以通过训练脚本生成或从社区资源获取[^4]。 以下是一个示例代码，展示如何保存模型参数文件： ```python import torch import torchvision.models as models # 定义模型列表和数据集名称 models_list = [models.resnet18, models.resnet34, models.resnet50] datasets = ['CIFAR10', 'CIFAR100'] # 遍历模型和数据集 for model_fn in models_list: for dataset in datasets: # 创建模型实例 model = model_fn(pretrained=False) # 假设已经加载了对应的预训练权重（从社区资源或其他来源） # 这里仅演示保存逻辑 state_dict_path = f'{model_fn.__name__}_{dataset.lower()}_pretrained.pth' # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), state_dict_path) print(f"Saved {state_dict_path}") ``` 上述代码将生成6个`.pth`文件，分别对应ResNet18、34、50模型在CIFAR10和CIFAR100数据集上的预训练参数文件。 #### 3. 检查保存的文件 保存完成后，可以在当前工作目录下找到以下文件： - `resnet18_cifar10_pretrained.pth` - `resnet18_cifar100_pretrained.pth` - `resnet34_cifar10_pretrained.pth` - `resnet34_cifar100_pretrained.pth` - `resnet50_cifar10_pretrained.pth` - `resnet50_cifar100_pretrained.pth` #### 4. 加载保存的参数文件 以下是一个示例代码，展示如何加载保存的参数文件： ```python import torch from torchvision.models import resnet18 # 加载ResNet18模型 model = resnet18(pretrained=False) # 加载保存的参数文件 state_dict_path = 'resnet18_cifar10_pretrained.pth' model.load_state_dict(torch.load(state_dict_path)) print("Model parameters loaded successfully!") ``` #### 注意事项 - 如果需要从头开始训练这些模型，可以参考相关文献或社区资源提供的训练脚本[^3]。 - 在加载参数文件时，确保模型架构与保存的参数文件匹配，否则会引发错误[^1]。 --- ###