【PyTorch】PyTorch预训练模型缓存位置迁移，也可拓展应用于其他文件的迁移

前言：

一、具体实现：

二、关键技术解析

路径动态拼接

前言：

当模型文件下载到本地c盘的默认路径时，可用以下代码的形式进行文件位置的迁移。

一、具体实现：

以下Python脚本完美解决上述问题，核心流程如图：

二、关键技术解析

路径动态拼接

python 复制代码

target_path = os.path.join(project_dir, "xxxx.pth")

使用os.path.join确保跨平台路径兼容性
2.

安全目录创建

python 复制代码

os.makedirs(project_dir, exist_ok=True)

exist_ok=True参数避免目录已存在时报错
3.

环境变量魔法

python 复制代码

os.environ['TORCH_HOME'] = os.path.dirname(project_dir)

通过设置TORCH_HOME永久改变缓存根目录（进程级生效）
4.

迁移条件检查

源文件存在且目标文件不存在 → 执行迁移
目标文件已存在 → 跳过迁移
源文件不存在 → 提示下载

三、代码实现：

python 复制代码

import os
import shutil
import torch
import torchvision.models as models

# 源文件路径（你的缓存目录）
source_path = r"C:\Users\14844\.cache\torch\hub\checkpoints\xxxxx.pth"

# 目标路径（你的项目目录）
project_dir = r"E:\Pycharm\project\xxxx\models"
target_path = os.path.join(project_dir, "xxxxx.pth")

# 创建目标目录（如果不存在）
os.makedirs(project_dir, exist_ok=True)

# 移动模型文件
if os.path.exists(source_path) and not os.path.exists(target_path):
    print(f"正在将模型从 {source_path} 移动到 {target_path}...")
    shutil.move(source_path, target_path)
    print("模型移动完成！")
elif os.path.exists(target_path):
    print(f"模型已存在于 {target_path}，无需移动。")
else:
    print(f"源模型文件不存在：{source_path}")
    print("请确保模型已正确下载。")

# 更新环境变量，指向新的模型位置
os.environ['TORCH_HOME'] = os.path.dirname(project_dir)

# 测试加载模型
try:
    print("\n正在测试加载模型...")
    vgg = models.vgg19(pretrained=True)
    print("模型加载成功！程序可以正常运行。")
except Exception as e:
    print(f"模型加载失败：{e}")
    print("请检查路径是否正确或尝试重新下载模型。")