注意,load_state_dict() 函数接受字典对象,而 不是 保存对象的路径。 这意味着在将保存的 state_dict 传递给 load_state_dict() 函数之前,必须对其进行反序列化。 例如,不能使用 model.load_state_dict(Path) 加载 。 保存/加载 整个 Model 保存: torch.save(model, PATH) 1. 加载: # Model class must...
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...
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) 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 ...
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 保存: torch.save(model.state_dic...
new_state_dict[name] = v #新字典的key值对应的value为一一对应的值。 # load params model.load_state_dict(new_state_dict) # 从新加载这个模型。 2. 直接用空白''代替'module.' model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pt').items()}) ...
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...
load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) 将由CPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数...
在这个示例中,我们使用torch.save()函数保存了模型的状态。model.state_dict()返回一个包含模型所有参数的字典,并将其保存在名为model.pth的文件中。最后,我们打印了一条保存成功的消息。 以上就是保存PyTorch模型状态的完整流程。通过按照这些步骤进行操作,你可以正确地保存模型的状态。
device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) 将由CPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数...
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…