如何使用 torch.hub.load 加载本地模型？

Question

我需要避免从网上下载模型（由于安装机器的限制）。

这有效，但它是从 Internet 下载模型

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True)

我已将 .pth 文件和 hubconf.py 文件放在 /tmp/ 文件夹中，并将我的代码更改为

model = torch.hub.load('/tmp/', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True, source='local')

但令我惊讶的是，它仍然从互联网上下载模型。我究竟做错了什么？如何在本地加载模型？

只是为了给你更多的细节，我在一个 Docker 容器中执行所有这些操作，该容器在运行时具有只读卷，这就是下载新文件失败的原因。

Answer 1

您可以采用两种方法在没有 Internet 连接的机器上获取可交付模型。

在普通机器上加载带有预训练模型的DeepLab，使用JIT编译器将其导出为图形，然后放入机器中。脚本很容易理解：

 # To export
 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True).eval()
 traced_graph = torch.jit.trace(model, torch.randn(1, 3, H, W))
 traced_graph.save('DeepLab.pth')

 # To load
 model = torch.jit.load('DeepLab.pth').eval().to(device)

在这种情况下，权重和网络结构被保存为计算图，因此您不需要任何额外的文件。

看看torchvision's GitHub repository.

DeepLabV3 有一个 download URL 和 Resnet101 backbone 权重。

您可以下载这些权重一次，然后使用带有 pretrained=False 标志的 torchvision 的 deeplab 并手动加载权重。
```
 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=False)
 model.load_state_dict(torch.load('downloaded weights path'))
```
考虑一下，state dict 中可能有一个 ['state_dict'] 或一些类似的父键，其中你会使用：
```
 model.load_state_dict(torch.load('downloaded weights path')['state_dict'])
```

Answer 2

model_name='best.pt'
model = torch.hub.load(os.getcwd(), 'custom', source='local', path = model_name, force_reload = True)

这对我有用。默认来源是 github.

如何使用 torch.hub.load 加载本地模型？

How do I load a local model with torch.hub.load?

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