#加载整个state_dict, 还需要将它放到一个模型中,这样才算完成一个模型的重新加载,所以通常需要再重新构建一个模型,这个模型里面的参数可以不用管,可以通过load_state_dict()这个方法将加载进来的state_dict_load字典放到新的网络中,这样这个网络就与之前保存下来的网络一样了 net_new = LeNet2(classes = 2019) ...
model = Model(args) ckpt = torch.load(args.pretrained_model, map_location='cpu') state = ckpt['state_dict'] net.load_state_dict(state) 注意map_location的参数,如果在gpu上进行加载,则声明map_location='cuda:0'。如果不声明,可能会报错,input和weight的类型不一致。 多卡训练,单卡加载部署。举例:...
"\t", net.state_dict()[param_tensor].size())print()# Print optimizer's state_dictprint("Optimizer's state_dict:")forvar_nameinoptimizer.state_dict():print(var_name,"\t", optimizer.state_dict()[var_name])
net = Res_net(2) net.load_state_dict(torch.load('best.mdl')) with torch.no_grad(): out = net(image) #确定分类 class_cl =out.argmax(dim=1) class_num = class_cl.numpy() if class_num == 0: print('这张照片是蚂蚁') else: print('这张照片是蜜蜂') 1. 2. 3. 4. 5. 6....
net.load_state_dict(torch.load(p_list+'checkpoint.pt')) return net, train_loss, valid_loss def test_model(netopt, ec, er, N, allow_short_selling=True): w_hat = netopt(ec.to(torch.float32)) weigh0 = 1/(~torch.isnan(er)).sum(axis=1) # 计算等权投资组合的权重 ...
torch.save(net.state_dict(), './cifar_net.pth') 在这段代码中,我们使用torch.save函数,将训练好的模型参数(通过net.state_dict()获得)保存到文件中。 当我们需要加载模型时,首先需要创建一个新的模型实例,然后使用load_state_dict方法将参数加载到模型中。
torch.save(state_dict, 'dcgan_state_dict.pth') 现在,我们已经将state-dict保存到了名为dcgan_state_dict.pth的文件中。当我们需要重新导入这个state-dict时,可以使用以下代码: # 加载state-dict loaded_state_dict = torch.load('dcgan_state_dict.pth') ...
load_state_dict(torch.load('net_params.pkl')) data_X = data_X.reshape(-1, 1, 2) #reshape中,-1使元素变为一行,然后输出为1列,每列2个子元素 data_X = torch.from_numpy(data_X) #torch.from_numpy(): numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor(张量) var_data = Variable(data_X) #转为...
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3VYiBxHQ-1681785833969)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-dl-zh/-/raw/master/docs/handson-nlp-pt-1x/img/B12365_05_3.jpg)] 图5.3 –分类模型 现在,我们将重点介绍 RNN 的问题之一-爆炸和收缩梯度-以及我们如何使用梯度...
(set_type=SET_PATCH, phase_item="load-patch", retry_times=MAX_TIMES_GET_STARTUP) return ret @ops_conn_operation def mod_patch_active_proc(self, module_name='', ops_conn=None): """MOD active""" if module_name is None: return OK uri = '/restconf/operations/huawei-module-management...