刚刚入手研究深度学习和相关代码，主要是图像方面，不少的方法训练时加载预训练好的模型，比如在imagenet上的预训练模型，我有一个基础的问题就是这个预训练模型我总是直接下载来用，它是哪里来的？我初步认为是这样，假设我有个项目是resnet，训练resnet模型的文件叫做resnet_train.py，最后预测就是使用这个训练文件训练出来的模型进行预测作为实验结果，现在resnet_train.py中已经有了对预训练模型引用的语句，那么这个我从github下载来的模型，是不是也是通过这个resnet_train.py在imagenet数据集上从头开始训练得到的呢？换句话说，同样的一个训练的代码是不是可以用来训练出自己的预训练模型，并且之后在这个代码中引用自己的预训练模型训练出准确率可达到更高的模型？最后在resnet_predict.py中调用模型预测即可，有没有大佬看一眼我的想法对不对

顶，同问

首先，预训练模型就是别人用resnet训练的ImageNet数据集得到的pb模型，你再加载模型训练自己的数据，只是训练了瓶颈层的参数。
然后，想用resnettrain 你得看你这个是不是加载的整个残差网络，如果只是训练瓶颈层，自然是没办法用

楼主有没有明白呀，明白了教教我呀。。。。。我也是图像方面的，大家一起学习呀。