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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): ...
load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。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...
pytorch load_state_dict 源码解读 pytorch源码怎么看 按照构建顺序来阅读代码是很聪明的方法。 1,TH中最核心的是THStorage、THTensor, THStorage实现了底层数据(其实就是一个数组), THTensor实现了对底层数据的查看。 2,TH: 核心就THStorage与THTensor,辅助有 THGeneral、THHalf、THAllocator、THSize 2017-11-14...
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，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否...
load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。 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。
load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。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...
load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。 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。
# load model = MyModel(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 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。
load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, 1.load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。 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。