首先,要清楚几个函数:torch.save、torch.load、state_dict()、load_state_dict()。 先举个例子: importtorchmodel=torch.load('my_model.pth')torch.save(model,'new_model.pth') 上面的保存和加载函数直接包含了整个模型的结构。但是当你需要灵活加载模型参数时,比如只加载部分参数,那么这种情况保存的pth文...
load_state_dict函数的作用就是将保存在state_dict中的模型权重加载到一个已经定义好的模型中。通过加载模型权重,我们可以继续对模型进行训练、进行推理或者进行模型的微调。 第二部分:load_state_dict函数的基本用法 在PyTorch中,我们可以通过如下的方式定义一个模型: python import torch import torch.nn as nn clas...
state_dict(), PATH) model = TheModelClass() # 首先通过代码获取模型结构 model.load_state_dict(torch.load(PATH)) # 然后加载模型的state_dict model.eval() 注意:load_state_dict()函数只接受字典对象,不可直接传入模型路径,所以需要先使用torch.load()反序列化已保存的state_dict。 另外,在使用模型做...
当保存一个通用的检查点(checkpoint)时,无论是用于继续训练还是预测,都需要保存更多的信息,不仅要存储模型的参数model.state_dict,还有优化器的optimizer.state_dict,它包含了用于模型训练时需要更新的参数和缓存信息,还可以保存的信息包括epoch,即中断训练的批次,最后一次的训练 loss,额外的torch.nn.Embedding层等等。
model.load_state_dict(torch.load(args.model_path)) # args.model_path就是模型的路径字符串,比如'model.pth' 1. 2. 总结如下: 保存模型时调用state_dict()获取模型的参数,而不保存结构 加载模型时需要预先实例化一个对应的结构 加载模型使用load_state_dict方法,其参数不是文件路径,而是 torch.load(PATH)...
def load_state_dict(self, state_dict: 'OrderedDict[str, Tensor]',strict: bool = True): - state_dict :即要加载的权重,通常是一个文件地址; - strick: 可以理解为等于"True"时是“精确匹配”,要求要加载的权重与要被加载权重的模型完全匹配。 Pytorch源文件注释: Args: state_dict (dict): a dict...
load_state_dict() 是PyTorch 中模型(如 torch.nn.Module 的子类)的一个方法,用于加载模型的参数。它接受一个参数:state_dict,这是一个从参数名称映射到参数张量的字典对象。 2. 确认调用load_state_dict()时是否提供了所有必需的位置参数 根据错误信息,load_state_dict() 调用时缺少了一个必需的位置参数 stat...
首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state 表示你的代码中定义的模型的结构。那么_load_from_state_dict的作用简单理解就是假如我们现在需要对一个名为conv.weight的子模块做参数恢复,那么就以递归的方式先判断conv是否在staet__dict和local_state...
'optimize_state_dict':optimizer.state_dict(), 优化器参数 'epoch':epoch 其他信息:有时我们需要保存一些其他的信息,比如epoch, batch_size等超参数 } torch.save(checkpoint,'checkpoint.pkl')''' torch.load() #从文件加载用torch.save()保存的对象model_file_path ='models/001-resnet18-2c-acc 94.80...
举例来说，直接使用torch.save和torch.load函数可以保存整个模型，包括其结构和参数，但这种做法在需要灵活加载特定模型参数时，显得不够灵活。为解决此问题，Pytorch使用了一个称为“state_dict”的内部字典来保存所有模型参数，而非整个模型。这种设计使得加载模型参数变得更加灵活。下面，我们通过对比两段...