为了灵活地对待训练好的模型,我们可以使用一下方法:pytorch把所有的模型参数用一个内部定义的dict进行保存,自称为“state_dict”(不带模型的参数)。 举个例子: import torch model = MyModel() state_dict = torch.load('model_state_dict.pth') model.load_state_dict(state_dict) torch.save(mode...
1)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 加载模型model=SimpleModel()model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))model.eval()app=Flask(__name__)@app.route('/predict',methods=['POST
一、保存和加载整个模型:torch.save() + torch.load() 示例: torch.save(model,'/path/xxx.pth') model= torch.load('/path/xxx.pth') 二、仅保存和加载参数:torch.save() + torch.load_state_dict() 示例: torch.save(pre-trained_model.state_dict(), "/path/xxx.pth") # 低版本pytorch用这个 ...
通过对比上面两种方法,我们可以总结出它们的区别: load方法会直接加载整个模型的结构和参数,适用于模型结构不变的情况。 load_state_dict方法只加载模型的参数字典,需要手动将参数与模型结构对应起来,适用于只加载参数的情况。 因此,当我们只需要加载模型参数而不需要加载整个模型结构时,推荐使用load_state_dict方法。 ...
load_state_dict(expert_state) #给model加载state model.eval() 结局就是 model 依然保持最开始随机初始化的参数... 表现当然就像没训练一样。 深入其原因,我们会发现 torch.load() 函数会将读取的参数默认加载到当时 save 这个参数的 gpu 上。比如: state = state.to("cuda:2") # 让state加载在gpu:2...
pytorch将cpu训练好的模型参数load到gpu上，或者gpu-cpu上假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到⽂件名为modelparameters.pth, model = Net()1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu:checkpoint = torch.load('modelparameters.pth')model.load_state_dict(checkpoint)2. cpu -> gpu 1 torch.load('...
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，我们通过对比两段代码，来深入了解这一过程。综上所述，通过灵活使用state_dict和load_state_dict，Pytorch允许我们更精细地控制模型参数的加载，满足不同场景的需求。
( state_dict, prefix, local_metadata, strict, missing_keys, unexpected_keys, error_msgs) for name, child in module._modules.items(): if child is not None: load(child, prefix + name + '.') load(self) if strict: error_msg = '' if len(unexpected_keys) > 0: error_msgs.insert( ...
torch.load函数用于从硬盘上加载保存的PyTorch模型或张量。它可以加载包含模型权重、网络结构和训练状态等信息的.pth、.pt、.pkl等文件,并返回一个包含加载的对象的Python字典。 使用torch.load函数可以方便地加载预训练模型,以便在新任务上进行微调或推理。加载的模型可以用于评估、生成预测或继续训练。 示例用法: ...
在PyTorch中,使用`torch.load()`函数可以加载已经保存的模型以进行推理或继续训练。本文将一步一步回答如何使用`torch.load()`函数加载已保存的模型。 1.模型保存 在开始之前,我们先了解一下如何保存模型。在PyTorch中,可以使用`torch.save()`函数将模型保存到文件中。保存模型时,通常会将模型的权重和其他相关信息...