Question

我指的是可以在这里找到的模型：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html#torchvision-models

Answer 1

在加载预先训练的模型时，内部会调用@dennlinger中的answer：torch.utils.model_zoo。

更具体地说，每次加载预训练的模型时都会调用方法torch.utils.model_zoo.load_url()。相同的文档中提到：

model_dir的默认值为$TORCH_HOME/models，其中   $TORCH_HOME默认为~/.torch。

默认目录可以用$TORCH_MODEL_ZOO覆盖   环境变量。

这可以如下进行：

import torch 
import torchvision
import os

# Suppose you are trying to load pre-trained resnet model in directory- models\resnet

os.environ['TORCH_MODEL_ZOO'] = 'models\\resnet' #setting the environment variable
resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

我在PyTorch的GitHub存储库中提出了一个问题，从而遇到了上述解决方案： https://github.com/pytorch/vision/issues/616

这导致了文档的改进，即上述解决方案。

Answer 2

是的，您只需复制URL并使用wget即可将其下载到所需的路径。这是一个例子：

对于 AlexNet ：

$ wget -c https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth

对于 Google Inception（v3）：

$ wget -c https://download.pytorch.org/models/inception_v3_google-1a9a5a14.pth

对于 SqueezeNet ：

$ wget -c https://download.pytorch.org/models/squeezenet1_1-f364aa15.pth

如果要使用Python进行操作，请使用类似以下内容的

：

In [11]: from six.moves import urllib

# resnet 101 host url
In [12]: url = "https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth"

# download and rename the file to `resnet_101.pth`
In [13]: urllib.request.urlretrieve(url, "resnet_101.pth")
Out[13]: ('resnet_101.pth', <http.client.HTTPMessage at 0x7f7fd7f53438>)

P.S：您可以在torchvision.models

的单个python文件中找到所有下载URL。

Answer 3

TL; DR：不，这不可能直接实现，但是您可以轻松地对其进行调整。

我认为您想要做的是看看torch.utils.model_zoo，当您加载预先训练的模型时会在内部调用它：

如果我们查看经过预训练的模型的代码，例如AlexNet here，我们会发现它只是调用了前面提到的model_zoo函数，但没有保存位置。您可以修改PyTorch源以指定它（这实际上是IMO的一个很好的补充，因此可以为此打开一个拉取请求），也可以根据自己的喜好采用第二个链接中的代码（并将其保存到自定义位置（使用其他名称），然后在此处手动插入相关位置。

如果您想定期更新PyTorch，我会强烈推荐第二种方法，因为它不涉及直接更改PyTorch的代码库，并且可能在更新过程中引发错误。

有什么方法可以将PyTorch中可用的预训练模型下载到特定路径？

3 个答案: