kaggle加载训练好的模型

问题

已经在kaggle平台保存了（保存在电脑本地）一个自己训练好的模型，然后如何在一个新建的notebook中使用自己训练好的模型呢

解答

1. 先确定自己使用了哪个框架的模型（keras,pytorch,timm等）
2. 将模型上传到kaggle
3. 根据不同框架去加载（模型结构、模型参数）

步骤

在新建的notebook中使用自己训练好的模型，可以按照以下步骤进行：

1. 将保存在本地的模型文件上传到Kaggle平台。你可以将模型文件上传到与新建notebook相同的文件夹或指定的路径下。

2. 在新建的notebook中，通过代码加载你的模型。你可以使用类似于以下代码的方法加载模型：

from keras.models import load_model# 指定模型文件的路径
model_path = 'your_model_path.h5'# 加载模型
loaded_model = load_model(model_path)

3. 载入模型后，你可以使用loaded_model对数据进行预测或其他操作，具体操作取决于你的模型类型和任务需求。

几种类型的预训练模型加载

1. torchvision.models

import torchvision.models as modelsresnet50 = models.resnet50(pretrained=True)  #建立自己的模型
resnet=resnet50(pretrained=True)# 加载参数
resnet.load_state_dict(torch.load('ckp/model.pth'))   #预训练路径

2. timm

# 预训练模型
pre_path = '/kaggle/input/resnet18/resnet18_a1_0-d63eafa0.pth'
# 加载训练好的模型
model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True, num_classes=2,   # 预训练模型地址pretrained_cfg_overlay=dict(file=pre_path))  
#model = model.cuda()