此时,我们需要加载CKPT文件。如果你的CKPT文件保存在model.ckpt,可以这样加载: checkpoint = torch.load('model.ckpt') # 加载CKPT文件 1. 第五步:将参数加载到模型中 接着,我们将加载的参数应用于模型。假设CKPT文件包含模型的权重,可以按如下方式设置模型的权重: model.load_state_dict(checkpoint['model_state...
torch.save(model,"mymodel.pth") #读取 from test1 import mymodel #自定义模型需要进行导入模型 model = torch.load("mymodel.pth") 1. 2. 3. 4. 5. 2.保存模型的参数。(更推荐使用这种方法来进行保存和加载,可以节省内存空间使用) torch.save(model.state_dict(),"mymodel.pth") model = torch.l...
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) 在这里,path/to/model.ckpt是预训练模型的文件路径。通过torch.load函数加载.ckpt文件,并使用load_state_dict方法将权重参数加载到模型中。 设置模型为推理模式: 复制 model.eval() 这将确保模型在推理过程中不会进行梯度计算。 加载预训练模型后,你可以...
vfork,vinpretrained_dict.items()ifkinmodel_dict.keys()}model_dict.update(new_dict)model.load_state_dict(model_dict)# 加载优化器参数optimizer.load_state_dict(model_CKPT['optimizer'])returnmodel
optimizer.load_state_dict(model_CKPT['optimizer']) return model, optimizer 其他的参数可以通过以字典的方式获得 但是,但是,我们可能修改了一部分网络,比如加了一些,删除一些,等等,那么需要过滤这些参数,加载方式: def load_checkpoint(model, checkpoint, optimizer, loadOptimizer): ...
model_path:模型的保存路径 model_path='./save/20201104_204451.ckpt'output: score:模型输出属于某一类别的概率 ''' data= process_data_for_predict(test_data)#预处理数据,使得数据格式符合模型输入形式model = torch.load(model_path)#加载模型score = model(data)#模型预测returnscore#返回得分 ...
optimizer.load_state_dict(model_CKPT['optimizer']) return model, optimizer 其他的参数可以通过以字典的方式获得 但是,但是,我们可能修改了一部分网络,比如加了一些,删除一些,等等,那么需要过滤这些参数,加载方式: def load_checkpoint(model, checkpoint, optimizer, loadOptimizer): ...
model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 这里假设预训练的权重文件为'model.pth',可以根据实际情况修改文件路径。 设置模型为推理模式: 代码语言:txt 复制 model.eval() 将模型设置为推理模式,这会关闭一些训练时使用的特定层,如Dropout和Batch Normalization。 输入数据进行推理: 代码语言:txt 复制 outpu...
ckpt格式是保存了模型的graph和各种状态权重,官网上推荐只保存state_dict,保存全部model的话速度会比较慢。 但是我还是选择保存所有的,毕竟是个小的lstm。 创建文件1,使用昨天的lstm模型 importtorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.autogradimportVariable ...
import torchpthfile = r'F:/GNN/graph-rcnn/graph-rcnn/datasets/sg_baseline_ckpt.pth' #faster_rcnn_ckpt.pthnet = torch.load(pthfile,map_location=torch.device('cpu')) # 由于模型原本是用GPU保存的,如果此电脑上没有GPU,需要转化到CPU上# print(type(net)) # 类型是 dict# print(len(net))...