二、model.state_dict()方法 三、model.parameters()方法 概览 state_dict,load_state_dict,load,save 1. state_dict简介 state_dict是Python的字典对象,可用于保存模型参数、超参数以及优化器(torch.optim)的状态信息。需要注意的是,只有具有可学习参数的层(如卷积层、线性层等)才有state_dict。 下面就拿官方教...
state_dict(), PATH) # load model = MyModel(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的。 state_dict # torch.nn.modules.module.py class Module(object): ...
importtorch model=torch.nn.Linear(10,1)model.load_state_dict(torch.load('model_state_dict.pth')) 1. 2. 3. 4. 在这个例子中,我们同样创建了一个线性模型Linear,然后使用load_state_dict方法加载了model_state_dict.pth文件中保存的参数字典。 区别对比 通过对比上面两种方法,我们可以总结出它们的区别: ...
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state_dict: 要加载的参数字典。 strict(可选): 如果为True(默认值),则要求state_dict中的键与模型的参数名完全匹配。 示例: model.load_state_dict(torch.load('pretrained.pth')) 这些函数在训练过程中非常有用,可以帮助保存模型的状态以及加载预训练的参数,使得模型的训练和部署更加方便。
(self, x): return x model = MyModel() print(model.state_dict()) >>>OrderedDict([('my_param', tensor([-0.3052])), ('my_buffer', tensor([0.5583])), ('fc.weight', tensor([[ 0.6322, -0.0255], [-0.4747, -0.0530]])), ('conv.weight', tensor([[[ 0.3346]], [[-0.2962]]])...
model=MyModel(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval() model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的。 state_dict 代码语言:javascript 复制 # torch.nn.modules.module.pyclassModule(object):defstate_dict(self,des...
model = MyModel() # 假设 MyModel 是继承自 torch.nn.Module 的自定义模型 # 错误的调用方式,没有传递 state_dict model.load_state_dict() 上面的代码会触发你遇到的错误,因为 load_state_dict() 没有接收到任何参数。 4. 根据模型的要求,准备并传递正确的state_dict参数 要解决这个问题,你需要确保传递...
在Pytorch中，保存和加载模型的一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的是一个OrderDict，包含网络结构的名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，我们先关注其内部逻辑。在state_dict函数中，主要遍历了四个元素：_parameters，_buffers，_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中...
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...