pre_model ="./results/model_2-9.pth"dict= torch.load(pre_model)forkeyinlist(dict.keys()):ifkey.startswith('decoder1'):deldict[key] torch.save(dict,'./model_deleted.pth')# # #验证修改是否成功changed_dict = torch.load('./model_deleted.pth')forkeyindict.keys():print(key)...
model.4.2.bn2.num_batches_tracked torch.Size([]) model.4.2.conv3.weight torch.Size([2048, 512, 1, 1]) model.4.2.bn3.weight torch.Size([2048]) model.4.2.bn3.bias torch.Size([2048]) model.4.2.bn3.running_mean torch.Size([2048]) model.4.2.bn3.running_var torch.Size([2048]) ...
models.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) models.eval() Output: After running the above code we get the following output in which we can see that the loading model data is printed on the screen. PyTorch load model example ...
model = models.resnet18(pretrained=False) # 假设你有一个名为'model_weights.pth'的预训练权重文件 checkpoint = torch.load('model_weights.pth') # 加载权重到模型中,这里假设权重文件的字典键与模型参数名称相匹配 model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) # 将模型设置为评估模式 model.eval()...
1、.pt文件--->model:从.pt文件直接加载预训练权重。 # 模板 ckpt = torch.load(weights) # 加载预训练权重 model = Model() # 创建我们的模型 model_dict = model.state_dict() # 得到我们模型的参数 # 判断预训练模型中网络的模块是否修改后的网络中也存在,并且shape相同,如果相同则取出 pretrained...
save_file = {"model": model.state_dict(), "optimizer": optimizer.state_dict(), "lr_scheduler": lr_scheduler.state_dict(), "epoch": epoch, "args": args} torch.save(save_file, "save_weights/model_{}.pth".format(epoch)) # 加载 checkpoint = torch.load(path, map_location='cpu') ...
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。
接下来,使用torch.load函数从本地文件系统加载预训练权重,并使用model.load_state_dict方法将这些权重加载到你的模型实例中。 # 假设预训练权重文件名为'resnet50-pretrained.pth',并位于当前工作目录下的'models'文件夹中 model_path = 'models/resnet50-pretrained.pth' model.load_state_dict(torch.load(model...
实际上,mymodel.save()和mymodel.load()两个方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。我们先看下mymodel.save()的定义: def save(self, model_path, weights_only=False): mymodel对象的save()方法通过调用torch.save()实现了模型存储。需要注意的是参数weights_only,...
state_dict(), 'model_weights.pth') # 创建一个新的模型实例 new_model = SimpleNet() # 加载权重 new_model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) # 将新模型移动到选定的设备上 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") new_model.to(device) # ...