importtorch# 加载模型model=torch.load('my_model.pth')model.eval()# 设置为评估模式# 使用加载的模型进行预测withtorch.no_grad():predictions=model(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个例子中,我们使用torch.load方法加载模型文件my_model.pth,并将
下面是用 Python 编写的一个简单部署脚本示例,用于加载 .pt 模型。 importtorchdefload_model(file_path):model=torch.load(file_path)model.eval()# 设置为评估模式returnmodel model_path='path/to/model.pt'model=load_model(model_path)print("模型加载成功!") 安装过程 在安装 PyTorch 时,我创建了一个状...
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:在多GPU上并行训练,在...
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:在多GPU上并行训练,在...
importtorchfromtorch.nn.functionalimportmse_lossfromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalerx,y=torch.randn(3,100).cuda(),torch.randn(3,5).cuda()# 定义网络输入输出model=torch.nn.Linear(100,5).cuda()# 实例化网络,一个全连接层optimizer=torch.optim.SGD(myNet.parameters(),lr=0.001)# 定义优化...
python深色版本 1import cv2 2import numpy as np 3import tensorflow as tf # 或者使用 import torch 如果您的模型是基于 PyTorch 的 4 5# 加载预训练的模型 6def load_model(model_path): 7 # 根据使用的框架加载模型 8 if model_path.endswith('.h5') or model_path.endswith('.pb'): 9 # Tenso...
join(filename, cache_folder) model = torch.load(model_path) return model 8、Callable 用法 当你需要传入一个函数作为参数的时候,这个参数的类型提示可以为 Callable。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from typing import Callable def sum_numbers(x: int, y: int) -> int: return...
modelc=load_classifier(name='resnet50',n=2)# initialize modelc.load_state_dict(torch.load('resnet50.pt',map_location=device)['model']).to(device).eval()elif onnx:check_requirements(('onnx','onnxruntime'))importonnxruntime
2.对了,那个后面部分需要缩进,哈哈,python代码简洁,但缩进问题就很抽象,从 model = torch.load('model.pth') 开始直接缩进!!! import torch import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader from sklearn.metrics import confusion_matrix import pandas as pd import numpy as...
通过自定义load_model()函数,来加载和使用模型文件以实现服务的部署。若您需要加载model.pt模型文件,则可以实现为torch.load(model_dir + "/model.pt")。 get_model_path() 获取bytes类型的模型存储目录。 当您在部署服务的JSON配置文件中通过指定model_path参数来上传模型文件时,可调用get_model_path()方法获取...