MindSpore 中导入 resnet50 模型的正确方法

在 MindSpore 中导入 resnet50 模型的正确方法

from mindspore.model.zoo import resnet50 这种导入方式是错误的，您需要使用以下方式导入：

from mindspore import Model
from mindspore import context
from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net
from mindspore.model_zoo.resnet import resnet50

# 设置运行环境
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")

# 定义模型
net = resnet50(num_classes=1000)

# 加载预训练模型
param_dict = load_checkpoint('resnet50.ckpt')
load_param_into_net(net, param_dict)

# 将模型转化为可用的 Model 对象
model = Model(net)

解释:

• from mindspore import Model：导入 Model 类，用于构建模型对象。
• from mindspore import context：导入 context 模块，用于设置运行环境。
• from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net：导入 load_checkpoint 和 load_param_into_net 函数，分别用于加载预训练模型和将参数加载到模型中。
• from mindspore.model_zoo.resnet import resnet50：导入 resnet50 函数，用于创建 ResNet50 模型。
• context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")：设置运行环境为 Ascend 芯片上的图模式。
• net = resnet50(num_classes=1000)：创建 ResNet50 模型，并设置输出类别数为 1000。
• param_dict = load_checkpoint('resnet50.ckpt')：加载名为 'resnet50.ckpt' 的预训练模型参数。
• load_param_into_net(net, param_dict)：将加载的预训练模型参数加载到模型中。
• model = Model(net)：将模型转化为可用的 Model 对象。