resnet101预训练模型（PyTorch版本）
模型简介
本资源提供了ResNet-101的预训练模型，专为PyTorch框架设计。ResNet是由何凯明等提出的深度残差网络结构，它通过引入残差学习框架，解决了网络深度增加时的训练问题，从而能够构建出更深的网络，并在各种计算机视觉任务中取得了卓越的性能。此预训练模型已在ImageNet大规模图像识别数据集上进行了训练，可直接用于迁移学习，加速和提升新项目的开发效率。
下载说明
为了方便开发者，我们提供了一个直接的下载链接，您可以点击以下路径获取该模型文件：
resnet101-5d3b4d8f.pth
请注意，原始文件托管于PyTorch官方存储库，地址为https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth。直接在此处提供的路径是基于本地或镜像站点的简化引用，确保用户能便捷地集成到自己的项目中。
使用指南
在成功下载模型文件后，您可以通过以下Python代码片段将其加载至PyTorch项目中：
import torch
from torchvision.models import ResNet101_Weights
model = ResNet101_weights.Default().get_state_dict()
# 或者如果您已将模型下载到特定位置
# model_path = 'path_to_your_downloaded_model/resnet101-5d3b4d8f.pth'
# model = torch.load(model_path)
请根据您的具体需求调整上述代码，例如更改模型保存路径或进行进一步的模型调整以适应您的应用需求。
注意事项
- 在使用预训练模型之前，请确保您的环境已经正确安装了PyTorch和相关依赖。
- 本模型适用于计算机视觉领域内的多种任务，如图像分类、物体检测等，但需要对网络头（classifier）部分进行适当的修改以匹配具体任务。
- 迁移学习应用中，保留预训练层参数并仅微调顶层通常是一个高效策略。
希望这个预训练的ResNet-101模型能为您的研究或开发工作带来便利。在使用过程中遇到任何技术问题，欢迎查阅PyTorch官方文档或参与社区讨论寻求帮助。