pytorch+deellabv3plusをローカル保存した重みで動かしたい

Question

実現したいこと

pytorch+deellabv3plusを使用し、ローカルに保存した重みでfine-tuningしたいと思っています。

前提

通常は重みをネット上から毎回DLするのですが、使用環境の問題で重みをローカルに保存しておき、それをfine-tuningしたいと思っています。
そこでresnet101を
'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth'　
からDLし、ローカルに保存しています。

発生している問題・エラーメッセージ

下記コードのどこを変更すればよいのかがわかりません。

ENCODER = 'resnet101'
ENCODER_WEIGHTS = 'imagenet'
CLASSES = ['dog']
ACTIVATION = 'sigmoid'

model = smp.DeepLabV3Plus(
    encoder_name=ENCODER, 
    encoder_weights=ENCODER_WEIGHTS, 
    classes=len(CLASSES), 
    activation=ACTIVATION,
)

試したこと

ENCODER_WEIGHTS_LOCAL_PATH = './model/resnet101-5d3b4d8f.pth'

model = smp.DeepLabV3Plus(
    encoder_name=ENCODER, 
    encoder_weights=ENCODER_WEIGHTS_LOCAL_PATH, 
    classes=len(CLASSES), 
    activation=ACTIVATION,
)

"Wrong pretrained weights `resnet101-5d3b4d8f.pth` for encoder `resnet101`. Available options are: ['imagenet']"

どのようにすればよいか、ご教示いただけますと幸いです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

コードを読む限りどうやらtorch.utils.model_zoo.load_url()を利用してダウンロードしてきているようです．

git - qubvel/segmentation_models.pytorch/encoders/__init__.py

model_zoo.load_url()のドキュメントには，引数model_dirにディレクトリ名を与えておけば，このディレクトリ配下にモデルがある場合にはダウンロードを行わなさそうな記述があります．

If the object is already present in model_dir, it’s deserialized and returned.

ので，これが可能になるような対応をしたらよいのではないでしょうか．

Comments

[ata_ata]

ありがとうございました！そこを手掛かりに変更できました！