解决使用timm导入预训练模型遇到无法下载的方法

方案一：使用国内镜像站（最推荐，无需改动模型代码）

这是最简单的修改方法。你只需要在代码的最开始设置环境变量，让 huggingface_hub 走国内的镜像站点（如 hf-mirror.com）。

操作步骤：

修改你的 train.py 文件，在所有 import 语句的最上方（甚至在 import timm 之前）添加以下两行代码：

import os
# 设置 Hugging Face 镜像地址
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
 
# 原有的 import...
import torch
import torch.nn as nn
# ...

或者，你也可以直接在运行命令的终端中设置环境变量：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

这样 timm 就会通过镜像站自动下载 swin_tiny_patch4_window7_224 的权重，速度通常很快。

方案二：手动下载权重并本地加载（最稳定）

如果镜像站也无法访问，或者你需要离线训练，可以手动下载权重文件，然后修改代码从本地加载。

操作步骤：

下载权重文件： 你需要下载 swin_tiny_patch4_window7_224 的 .pth 或 .bin 文件。

你可以在能上网的电脑上访问 Hugging Face timm/swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k 下载 model.safetensors 或者 pytorch_model.bin。

或者搜索 swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k.pth 下载。

上传到服务器： 将下载好的文件放到你的代码目录下，例如 /gemini/code/pretrained/swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k.bin。

修改 model_acl.py 代码： 你需要修改 build_model_multiskin 函数，将 pretrained=True 改为 False，然后手动加载权重。

# 修改 model_acl.py 中的 build_model_multiskin 函数
def build_model_multiskin(args):
    # 1. 关闭自动下载
    encoder = timm.create_model('swin_tiny_patch4_window7_224', pretrained=False)
 
    # 2. 指定本地权重路径 (请确保路径正确)
    checkpoint_path = '/gemini/code/pretrained/swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k.bin' 
 
    if os.path.exists(checkpoint_path):
        print(f"正在加载本地预训练权重: {checkpoint_path}")
        # 加载权重
        checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')
 
        # timm 的权重有时包裹在 'model' 或 'state_dict' 键中，有时直接是字典
        # 这里做一个简单的兼容处理
        if 'model' in checkpoint:
            state_dict = checkpoint['model']
        elif 'state_dict' in checkpoint:
            state_dict = checkpoint['state_dict']
        else:
            state_dict = checkpoint
 
        # 加载参数，strict=False 可以容忍微小的键名不匹配
        encoder.load_state_dict(state_dict, strict=False)
    else:
        print(f"警告: 未找到本地权重文件 {checkpoint_path}，将使用随机初始化！")
 
    model = model_multiskin(encoder, num_classes=args.class_num, shared=args.shared, args=args)
    return model

方案三：使用 HTTP 代理（如果你有代理）

如果你在服务器上配置了科学上网代理，可以在代码中设置代理端口。

在 train.py 开头添加：

import os
# 将下面的地址替换为你的代理地址
os.environ['http_proxy'] = 'http://127.0.0.1:7890'
os.environ['https_proxy'] = 'http://127.0.0.1:7890'

总结建议

首先尝试方案一（HF镜像）。这是改动最小、最通用的方法。你只需要在 train.py 的第一行加上：

import os; os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

下一步： 如果不确定应该加在哪里，你可以直接在命令行输入以下命令先测试一下是否能连通： 

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python -c "import timm; m = timm.create_model('swin_tiny_patch4_window7_224', pretrained=True); print('下载成功')"