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1、torch.load() # 第一个参数为权重文件路径,第二个固定输入 model = torch.load(dir,map_location="cpu") 1. 2. 2、model.state_dict() # 这个api的类型为有序字典,字典的键为网络层结构(conv,bn,bias,fc...),键对应的值为一个tensor,也就是该层结构的权重参数 # BN层也会有参数,这里的参数记...
for fc_layer in self.fc_layers: x = fc_layer(x) return x # 初始化神经网络 net = Net() # 加载训练好的参数 net.load_state_dict(torch.load('model.pt')) # 获取神经网络的状态字典 state_dict = net.state_dict() # 打印神经网络中每个子模块的参数值 for name, param in state_dict.item...
state_dict = torch.load(weight_path)# 检查是否有 'module.' 前缀has_module_prefix =any(key.startswith('module.')forkeyinstate_dict.keys())ifhas_module_prefix:print("Loaded weight was from multi-GPU run. Removing 'module.' prefixes.") new_state_dict = {}forkey, valueinstate_dict.item...
通过对模型参数的保存的解析,我们可以深入的了解 load_dict = torch.load('models/cifar10_statedict.pkl') print(load_dict.keys()) print(type(load_dict)) 输出的结果如下所示: odict_keys(['conv1.0.weight', 'conv1.0.bias', 'conv2.0.weight', 'conv2.0.bias', 'conv3.0.weight', 'conv3.0.bia...
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})" .format(args.evaluate, checkpoint['epoch'])) 获取模型中某些层的参数 对于恢复的模型,如果我们想查看某些层的参数,可以: # 定义一个网络 from collections import Ordered ...
state_dict() 总述 model.state_dict()返回的是一个有序字典OrderedDict,该有序字典中保存了模型所有参数的参数名和具体的参数值,所有参数包括可学习参数和不可学习参数,可通过循环迭代打印参数,因此,该方法可用于保存模型,当保存模型时,会将不可学习参数也存下,当加载模型时,也会将不可学习参数进行赋值。(参见...
def load(self, model_path, weights_only=False, device="cuda"):该函数包含了torch.load和torch.load_state_dict()的调用。weights_only参数的作用与上述相同，实际区分了调用torch.load()还是torch.load_state_dict()。需要注意的是device参数。我们通常在GPU服务器上训练模型，进行模型验证或推理时...
dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_...