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上 torch.save(state, "state.pt") # 保存state # 一段时间后 state = torch.load("state.pt) # 读取state print(state.device) # 发现state...
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...
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')) 作用:保存当前 model 的权重到 'mode...
通过对比上面两种方法,我们可以总结出它们的区别: load方法会直接加载整个模型的结构和参数,适用于模型结构不变的情况。 load_state_dict方法只加载模型的参数字典,需要手动将参数与模型结构对应起来,适用于只加载参数的情况。 因此,当我们只需要加载模型参数而不需要加载整个模型结构时,推荐使用load_state_dict方法。 ...
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load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, 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。
pytorch load_state_dict 结果不一致 不同的模型结构: 在加载 state_dict 之前,必须确保你的模型结构与保存 state_dict 时的模型结构完全一致。如果模型结构有任何差异,即使是很小的差异,也可能导致不一致的结果。 参数不匹配: 有时,state_dict 中的某些参数可能不会被加载到模型中,这可能是因为这些参数在当前的...
torch.nn.Module.load_state_dict: 使用反序列化的 state_dict 加载模型的参数字典 1. 权重参数保存的三种方式 第一种: 将网络模型和对应的参数保存在一起; 第二种: 模型和参数分离, 单独的保存模型的权重参数; 方式二推荐, 方便于网络模型修改后, 提取出对应层的参数权重; ...
), PATH)恢复the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(...
Pytorch使用了一个称为“state_dict”的内部字典来保存所有模型参数，而非整个模型。这种设计使得加载模型参数变得更加灵活。下面，我们通过对比两段代码，来深入了解这一过程。综上所述，通过灵活使用state_dict和load_state_dict，Pytorch允许我们更精细地控制模型参数的加载，满足不同场景的需求。