model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pt').items()}) # 相当于用''代替'module.'。 #直接使得需要的键名等于期望的键名。 3. 最简单的方法 加载模型之后,接着将模型DataParallel,此时就可以load_state_dict。 如果有多个GPU,将模型并行化,用DataParall...
load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) model.eval() --- VGG( (features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace=True) (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=...
torch.load: 使用 pickle 的unpickling facilities 将被pickled的对象文件反序列化到内存。此函数还可方便设备将数据加载进来(请看 Saving & Loading Model Across Devices). torch.nn.Module.load_state_dict: 使用反序列化的 state_dict 加载模型的参数字典。 关于 state_dict 的更多信息, 请看 什么是 state_dict?
测试时,使用多卡加载模型时,删掉'module.'前缀;或者用单卡加载模型进行测试。 # 删掉'module.'前缀model_cascade1.load_state_dict(get_loaded_dict(weight_c1), strict=True)defget_loaded_dict(weight_path): state_dict = torch.load(weight_path)# 检查是否有 'module.' 前缀has_module_prefix =any(key...
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 解释: 在使用GPU训练的CPU上加载模型时,请传递 torch.device('cpu')给map_location函数中的 torch.load()参数,使用map_location参数将张量下面的存储器动态地重新映射到CPU设备 。 2、保存在GPU上,在GPU上加载 ...
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 然而这种方法只会保存模型的参数,并不会保存Epoch、optimizer、weight之类。我们需要自己导入模型的结构信息。 方法二: 保存 torch.save(the_model, PATH) 恢复 the_model = torch.load(PATH) 一个相对完整的例子 ...
torch.save()用法:保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), f'transformer_best.pth') 加载模型 model.load_state_dict(torch.load(f'transformer_best.pth')) 参考: torch.save()用法_爱…
在下文中一共展示了Model.load_state_dict方法的3个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: main ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from model import Model [as 别名]# 或者: from model.Model importload_state...
model.load_state_dict()和这里的不同,前面的情况需要你先定义一个模型,然后再load_state_dict() 但是这里load整个模型,会把模型的定义一起load进来。完成了模型的定义和加载参数的两个过程。 4...模型(3) torch.nn.Model.load_state_dict():通过去序列化的state_dict来加载模型权重(Loads amodel’sparameter...
实际上，mymodel.save()和mymodel.load()方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。首先，我们来看一下mymodel.save()的定义：def save(self, model_path, weights_only=False):mymodel对象的save()方法通过torch.save()实现模型存储。需要注意的是参数weights...