pytorch中state_dict()和load_state_dict()函数配合使用可以实现状态的获取与重载,load()和save()函数配合使用可以实现参数的存储与读取。其中最重要的部分是“字典”的概念,因为参数对象的存储是需要“名称”——“值”对应(即键值对),读取时也是通过键值对读取的。
接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，_load_from_state_dict源码在文末附上。在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复...
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(dict) – a dict containing parameters and persistent buffers. strict(bool, optional) – whether to strictly enforce that the keys instate_dictmatch the keys returned by this module’sstate_dict()function. Default:True Returns missing_keysis a list of str containing the missing keys ...
1. torch.save()函数：用于将模型、张量或字典序列化到磁盘，支持保存整个模型（包括训练好的权重）和仅权重部分。2. torch.load()函数：用于从磁盘加载序列化对象，它使用Python的unpickling功能反序列化。加载时需要注意设备兼容性，通过register_package扩展自定义标记和反序列化方法。3. torch.nn....