torch.save(model, PATH) 1. 加载: # Model class must be defined somewhere model = torch.load(PATH) model.eval() 1. 2. 3. 这个保存/加载过程使用最直观的语法,涉及的代码最少。以这种方式保存模型将使用Python的 pickle 模块保存整个model。 这种方法的缺点是序列化数据被绑定到保存模型时使用的特定类...
pthfile = r'your_path/model.pth' net = torch.load(pthfile, map_location=torch.device('cpu')) # 加载模型 print(type(net)) # 类型是 dict print(len(net)) # 长度为 4,即存在四个 key-value 键值对 for k in net.keys(): print(k) # 查看四个键,分别是 model,optimizer,scheduler,iterat...
在PyTorch中加载(.pth)格式的模型非常简单。您需要先导入PyTorch库,然后使用torch.load()函数来加载模型。以下是一个简单的示例: import torch # 指定模型文件的路径 model_path = 'path/to/your/model.pth' # 使用torch.load()加载模型 model = torch.load(model_path) 这将加载一个PyTorch模型并返回一个torc...
torch.save({'modelA_state_dict': modelA.state_dict(),'modelB_state_dict': modelB.state_dict(),'optimizerA_state_dict': optimizerA.state_dict(),'optimizerB_state_dict': optimizerB.state_dict(), ... }, PATH) #load modelA= TheModelAClass(*args, **kwargs) modelB= TheModelBClass...
model.load_state_dict() 该函数是指当我们已经构造好了一个模型后,可能要加载一些训练好的模型参数。举例子如下: 假设trained.pth 是一个训练好的网络的模型参数存储载体。model = Net()是我们刚刚生成的一个新模型,我们希望model将trained.pth中的参数加载加载进来,这时我们就需要采用上述函数作为加载函数。
.pth保存的是模型参数,通过字符字典进行保存,在加载该类文件时应该先实例化一个具体的模型,然后对新建立的空模型,进行参数赋予。 具体操作: (1). 模型的保存 torch.save(model.state_dict(), PATH) (2). 模型的加载 model = nn.Module()# 这里要先实例化模型model.load_state_dict(torch.load("filename...
2..pth文件 .pth保存的是模型参数,通过字符字典进行保存,在加载该类文件时应该先实例化一个具体的模型,然后对新建立的空模型,进行参数赋予。 具体操作: (1). 模型的保存 torch.save(model.state_dict(),PATH) (2). 模型的加载 model=nn.Module()# 这里要先实例化模型model.load_state_dict(torch.load("...
model_params = torch.load('path/to/converted_model_params.pth') # 创建模型对象并加载参数 model = MyModel() model.load_state_dict(model_params) 文心快码(Comate)同样支持生成此类转换和加载代码,为开发者提供更高效的解决方案。 二、重点词汇或短语 PyTorch模型加载:本文主要探讨如何将训练好的PyTorch模型...
torch.save(model,'save.pt') 只保存训练好的权重: torch.save(model.state_dict(), 'save.pt') 2 torch.load() [source] 用来加载模型。torch.load() 使用 Python 的 解压工具(unpickling)来反序列化 pickled object 到对应存储设备上。首先在 CPU 上对压缩对象进行反序列化并且移动到它们保存的存储设备上...
importtorchvision.modelsasmodels model = models.vgg16(pretrained=False) pre=torch.load(r'.\kaggle_dog_vs_cat\pretrain\vgg16-397923af.pth') model.load_state_dict(pre) AI代码助手复制代码 如果你模型不是用的vgg16,而是用的vgg11或者vgg13,只需要修改语句 model = models.vgg16(pretrained=False) 为...