【Pytorch】加载torchvision中预训练好的模型并修改默认下载路径（使用models.__dict__[model_name]()读取）

说明

使用torchvision.model加载预训练好的模型时，发现默认下载路径在系统盘下面的用户目录下（这个你执行的时候就会发现），即C:\用户名\.cache\torch\.checkpoints下，便于统一管理，我决定修改model的存放路径，在网上找了很久都没有很好的解决方法，只能自己尝试，现将解决方案给出，供大家参考~

操作环境

• windows10 + Anaconda
• torch:1.1.0
• torchvision:0.3.0

加载方式

以加载vgg16为例，首先定义网络结构

class CNN(nn.Module):

    def __init__(self, usegpu=True):
        super(CNN, self).__init__()

        self.model = models.__dict__['vgg16'](pretrained=True)
        self.model = nn.Sequential(*list(self.model.children())[0]) #TODO resnet50 :-5
        self.model = nn.Sequential(*list(self.model.children())[:16])

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)

        return x

在执行model = CNN()时即会触发下载动作，此时会默认下载到C:\用户名\.cache\torch\.checkpoints下

修改方法

总的原则就是修改源码

1. 经过这篇博客的介绍，发现pytorch的默认下载路径是由load_state_dict_from_url函数进行控制，那么就好办了，只需要找到这个函数进行修改即可
2. 由于我是下载vgg16，所以我先找到vgg.py源码，位于python路径/torchvision/models/vgg.py(其中python路径即是你安装python所在的地址，假设你是用Anaconda创建了一个名为envtest的虚拟环境，那么所有安装的库都会在Anaconda/envs/envtest/Lib/site-packages这个文件夹下)
3. 接下来就是套娃操作
   1. 在vgg.py直接搜索load_state_dict_from_url
      发现有如下语句
      
      所以需要在本目录下找到utils.py，看看里面有没有load_state_dict_from_url函数
   2. 打开utils.py，只有如下代码
      
      显然，需要到torch安装路径下找到hub.py
      3.找到hub.py，搜索load_state_dict_from_url，成功找到如下代码
      
      根据描述，可发现model_dir参数即为下载模型的默认路径，所以直接将model_dir = None换成model_dir = 想要的模型下载绝对路径即可，感兴趣的同学可以仔细专研，这里就不过多阐述

后记

这里说明一下我上面这么做的原因：

1. 为什么需要找到源码写死？直接使用函数修改不行吗？
   因为考虑到后续可能还要下载其他预训练模型，与其每次进行修改，还不如一次性写死
2. 为什么需要绝对路径，相对路径不行吗？
   相对路径也可以，但考虑到绝对路径更加直观，所以我这里使用的绝对路径