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...
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?
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...
3 torch.save(the_model, PATH) the_model=torch.load(PATH) 3. Get parameters of certain layer 1 2 3 4 5 params=model.state_dict() fork,vinparams.items(): print(k)# print the variable names in networks print(params['conv1.weight'])#print conv1's weight print(params['conv1.bias']...
model.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl')) # 同上 上面例子也可以看出若使用torch.save()来进行模型参数的保存,那保存文件的后缀其实没有任何影响,.pkl 文件和 .pth 文件一模一样。 二、pkl、pth文件区别 实际上,这两种格式的文件还是有区别的。
weights_path ="./weights_test/best.pt"config = prepare_parse_test_config("config.yaml") print_args(config) net = Darknet(config["cfg"],416) data = torch.load(weights_path, map_location=torch.device('cpu')) net.load_state_dict(data["model"]) ...
pretrained_dict = torch.load('models/cifar10_statedict.pkl') model_dict = model.state_dict() print('随机初始化权重第一层:',model_dict['conv1.0.weight']) #将pretrained_dict里不属于model_dict的键剔除掉 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict...
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。
保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { ...