load_state_dict() 作用是 将之前保存的参数加载到模型中,这样我们就可以用之前训练好的模型来进行推理。 代码中的 state_dict 在train() 函数中: python state_dict = model.state_dict() torch.save(state_dict, os.path.join(logger.basepath, 'model_best.pt
load_state_dict(expert_state) #给model加载state model.eval() 结局就是 model 依然保持最开始随机初始化的参数... 表现当然就像没训练一样。 深入其原因,我们会发现 torch.load() 函数会将读取的参数默认加载到当时 save 这个参数的 gpu 上。比如: state = state.to("cuda:2") # 让state加载在gpu:2...
self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,6)# 维度改变defforward(self,x):x=self.fc1(x)returnx# 尝试加载旧模型的state_dictnew_model=DifferentNN()new_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))# 这里会出错
model.load_state_dict(torch.load(args.model_path)) # args.model_path就是模型的路径字符串,比如'model.pth' 1. 2. 总结如下: 保存模型时调用state_dict()获取模型的参数,而不保存结构 加载模型时需要预先实例化一个对应的结构 加载模型使用load_state_dict方法,其参数不是文件路径,而是 torch.load(PATH)...
1) state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是".pt"或'.pth'的文件,即下面命令的 PATH="./***.pt" torch.save(model.state_dict(), PATH) 2) load_state_dict 也是model或optimizer之后pytorch自动具备的函数,可以直接调用 ...
load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state 表示你的代码中定义的模型的结构。那么_load_from_state_dict的作用简单理解就是假如我们现在需要对一个名...
然后展示了如何用 state_dict() 和 load_state_dict() 方法来运作. 第二种方法是保存和加载模型。 该说明提供了优先只使用序列化参数的理由如下: 然而,在[保存模型的情况]下,序列化的数据绑定到特定的类和所使用的确切目录结构,因此在其他项目中使用时,或在一些重度的重构之后,它可能会以各种方式中断。
PyTorch 的不同版本之间可能存在微小的差异。确保在保存和加载 state_dict 时使用的是相同版本的 PyTorch。 为了解决这个问题,你可以: 仔细检查模型的结构和参数是否匹配。 确保优化器的状态也被正确加载。 检查数据预处理的方式是否一致。 尝试固定随机种子以减少随机性的影响。 确保使用的是相同版本的 PyTorch。©...
torch.save(model.state_dict(),PATH)# load model=MyModel(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval() model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的。 state_dict ...
加载状态字典时,需要先创建一个与保存时相同结构的模型实例,然后使用load_state_dict方法。 model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) 加载完整模型 直接加载模型对象是一种更加简便的方式,但需要注意,这种方式会同时加载模型的结构和权重。