import torch  
import torchvision.models as models  
import os  
  
# 指定模型保存路径  
model_save_dir = './models'  
  
# 检查模型保存目录是否存在，如果不存在则创建  
if not os.path.exists(model_save_dir):  
    os.makedirs(model_save_dir)  
    print("文件夹创建成功")
  
# 指定要下载的预训练模型  
model_name = 'resnet101'  
pretrained_model = models.__dict__[model_name](pretrained=True)  
  
# 将模型保存到指定目录  
model_path = os.path.join(model_save_dir, f'{model_name}_pretrained.pth')  
torch.save(pretrained_model.state_dict(), model_path)  
  
# # 加载保存的模型  
# model = models.__dict__[model_name](pretrained=False)  
# model.load_state_dict(torch.load(model_path))  
  
# # 如果需要，将模型设置为评估模式  
# model.eval()  
  
# # 现在模型已经加载并可以使用了  
# # ...（在这里添加您的代码来使用模型）

# pytorch # 人工智能 # python
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