如何使用PyTorch加载特定预训练模型实例？

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使用预训练模型的代码示例如下：

python导入预训练模型from transformers import BertModel

加载预训练模型model=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

输入文本input_ids=[101, 1234, 2055, 102] # 假设文本的token ID

使用模型进行预测outputs=model(input_ids)

获取输出结果last_hidden_state=outputs.last_hidden_state

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)

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