使用Python的utils模块load_model()函数加载预先训练的模型

在Python的utils模块中，load_model()函数用于加载预先训练的模型。这个函数通常会在机器学习和深度学习任务中使用，它可以从磁盘中加载模型的权重和参数，以便在后续的推理或训练任务中使用。

下面是load_model()函数的一个示例：

import torch
from torch import nn
from torch.utils import model_zoo

def load_model(model_name):
    if model_name == 'resnet':
        model = models.resnet18()
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url('https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth'))
    elif model_name == 'vgg':
        model = models.vgg16()
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url('https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth'))
    else:
        raise ValueError('Unsupported model: {}'.format(model_name))
    
    return model

在这个例子中，我们使用了PyTorch库中的model_zoo来加载预先训练的模型。model_zoo提供了一些常用的模型的预训练权重和参数下载链接。在load_model()函数中，我们根据传入的model_name参数选择性地加载不同的预训练模型。

例如，如果我们想加载预训练的ResNet模型，我们可以按如下方式调用load_model()函数：

resnet_model = load_model('resnet')

这将返回一个加载了ResNet模型权重和参数的模型对象。

同样，如果我们想加载预训练的VGG模型，我们可以按如下方式调用load_model()函数：

vgg_model = load_model('vgg')

这将返回一个加载了VGG模型权重和参数的模型对象。

需要注意的是，load_model()函数仅仅加载了模型的权重和参数，模型的结构和其他配置并未被加载。因此，在使用加载的模型时，我们可能需要手动设置模型的结构和其他必要的配置。

总结来说，load_model()函数是Python中utils模块的一个函数，它可以方便地加载预先训练的模型。我们可以使用该函数来加载不同的预训练模型，并在后续的任务中使用这些模型进行推理或训练。