使用Pickle加载模型 虽然PyTorch通常使用.pth格式,但有时我们也会看到.pkl格式的模型文件。在这种情况下,我们可以使用Python的pickle模块来直接加载这些文件。下面是加载.pkl模型的代码示例: importpickle# 加载.pkl模型文件withopen('model.pkl','rb')asf:loaded_model=pickle.load(f)# 检查模型print(loaded_model) ...
load_state_dict有一个strict参数,该参数默认是True, 表示预训练模型的网络结构与自定义的网络结构严格相同(包括名字和维度)。 如果自定义网络和预训练网络不严格相同时, 需要将不属于自定义网络的key去掉 torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pkl') model = model.load_state_dict(torch.load(mo...
torch.save(model,'model.pth') # 保存 model = torch.load("model.pth") # 加载 1. 2. 只加载模型参数,网络结构从代码中创建 torch.save(model.state_dict(),"model.pth") # 保存参数 model = model() # 代码中创建网络结构 params = torch.load("model.pth") # 加载参数 model.load_state_dict...
optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001) 如果网络参数保存在OrderedDict中,可以通过查找参数对应的序号进而实现对其冻结 model = cifar10_cnn.CIFAR10_Nettest() pretrained_dict = torch.load('models/cifar10_statedict.pkl') model_dict = model.state_dic...
只保存模型参数,保存后的文件使用torch.load()加载后类型是collections.OrderedDict: torch.save(model.state_dict(),"model_parameter.pkl") 由于模型文件中只保存了参数、没有网络结构,所以加载模型时需要先指定网络结构,复制训练时定义的网络结构即可:
model_object.load_state_dict(torch.load('params.pkl')) 可以看到这是我保存的模型: 其中best.mdl是第二中方法保存的 model.pkl则是第一种方法保存的 测试模型 这里是训练时的情况 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有,接下来简单的测试一下: ...
PyTorch模型保存有许多后缀(.pt, .pth, .pkl等)，其保存内容没有区别，仅仅是后缀不同。1.读写Tensor数据 使用 save 函数和 load 函数分别存储和读取 Tensor 。 save 使用python的pickle实用程序将对象进行序列化，然后将序列化的对象保存到disk，使用 save 可以保存各种对象，包括模型、张量和字典等。而 load ...
# 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pkl') model_object.load_state_dict(torch.load('params.pkl')) 可以看到这是我保存的模型: 代码语言:txt 复制 其中best.mdl是第二中方法保存的 代码语言:txt
2. torch.load 主要参数 f: 文件路径 map_location: 指定存放位置,cpu or gpu 方法1:保存整个module (耗时,占内存) 保存: torch.save(net.path) 加载: path_model = './model.pkl' net_load = torch.load(path_model) 方法2:保存模型参数(官方推荐) ...
model=torch.load('model.pkl')outputs=model(images) yunjeyclosed this ascompletedMar 15, 2017 You can load and test the model in a simple way as below. _pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered, but no persistent_load function was specified. ...