预训练模型在图像分类中的应用日益广泛，但一个常见问题是：每次运行都需要重新加载模型权重吗？本文以ResNet50模型为例，深入探讨这个问题。
我们以gl18-tl-resnet50-gem-w-83fdc30.pth权重文件为例。此文件存储了ResNet50模型训练所得的参数，是模型进行图像特征提取和分类的关键。 因此，答案是肯定的：在进行推理（使用训练好的模型对新图像进行分类）时，每次运行都需要加载此权重文件。
torch.load(weight_file)语句负责加载包含模型权重的文件。虽然文件大小（130+MB）不算巨大，但反复加载会增加运行时间，尤其在高吞吐量生产环境中，频繁加载会严重影响效率。
为优化生产环境的运行效率，通常不会每次都重新加载权重。 最佳实践是在程序启动时加载权重文件，并将加载后的模型对象存储在内存中，以便后续推理任务重复利用，避免冗余加载。 这需要根据实际应用场景和资源情况选择合适的策略。 总而言之，模型权重文件是深度学习模型进行推理的必要组成部分，它保存了模型训练成果，是模型预测的基础。 没有权重文件，模型将无法正常工作。
