调用fasterrcnn_resnet50_fpn遇WinError10054，手动加载权重无效求助

问题原因 #

你使用的weights_path并不是fasterrcnn_resnet50_fpn()函数的合法参数，传入后会被忽略，函数仍默认尝试从官网下载权重，进而触发连接错误。

解决方法 #

以下两种方式均可实现加载本地预训练权重，避免自动下载：

方法1（适配PyTorch 1.13+/torchvision 0.14+新版本）

先创建不带预训练权重的模型，再手动加载本地权重文件：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor

# 创建未加载预训练权重的模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(weights=None)

# 加载本地权重文件
local_weights_path = './fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth'
state_dict = torch.load(local_weights_path)
model.load_state_dict(state_dict)

# 替换分类器（保留原有逻辑）
num_classes = 2  # 1类（目标） + 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

方法2（适配旧版本PyTorch/torchvision）

若你的torchvision版本低于0.14，使用pretrained=False禁用自动下载后加载本地权重：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor

# 创建未加载预训练权重的模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False)

# 加载本地权重文件
local_weights_path = './fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth'
state_dict = torch.load(local_weights_path)
model.load_state_dict(state_dict)

# 替换分类器（保留原有逻辑）
num_classes = 2  # 1类（目标） + 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

注意事项 #

• 确保本地权重文件路径正确，建议使用绝对路径避免路径解析错误
• 确认下载的本地权重文件与模型结构匹配，Faster R-CNN的COCO预训练权重文件名应为fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth
• 可通过print(torchvision.__version__)查看当前torchvision版本，选择对应方法

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qamil Mirza