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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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。