model = torch.load(opt.weights, map_location=torch.device('cpu'))['model'] File "D:\install\anconda\envs\pytorch-test\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 607, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\install\anconda\...
1、采用torch.save(model, 'model.pth)保存完整模型 2、只保存模型参数的方式,torch.save(model.state_dict(, 'model.pth) 第二种是常用方式,第一种在特殊情况下也会用到。这次对使用第一种方式保存的模型进行加载时遇到了问题:ModuleNotFoundError: No module named 'models 解决办法:在使用torch.load()加载...
python torch报错 result = unpickler.load()ModuleNotFoundError: No module named 'models' 将2个项目合并的时候,把文件夹A塞到文件夹B中,作为一个子文件夹,文件夹A中有一个已经训练好的.pth模型文件,B调用A以加载这个模型的时候,出现了题目中的报错,具体情况如下图 image.png 时间久远,忘记这个.pth模型是...
return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 842, in _load result = unpickler.load() ModuleNotFoundError: No module named 'models' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. 分享7赞 novelai吧 dsfhcbhmdfh 我的整合包这样报错,请大佬看看是怎么了Python 3.10.8 (tags/v3.10.8:aaaf517, Oct 11 2022, 16:50:30) [MSC v....
将在GPU 保存的模型加载到 CPUmodel.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu')) 导入另一个模型的相同部分到新的模型 模型导入参数时,如果两个模型结构不一致,则直接导入参数会报错。用下面方法可以把另一个模型的相同的部分导入到新的模型中。
load(file.pt, map_location=torth.device("cuda"/"cuda:0"/"cpu")) 1.2 单机多卡 两种方式: torch.nn.DataParallel:早期 PyTorch 的类,现在已经不推荐使用了; torch.nn.parallel.DistributedDataParallel:推荐使用; 1.2.1 方式一:torch.nn.DataParallel(不推荐) 1.2.1.1 简单一行代码,包裹model即可 model = ...
1、python版本不同,3不能打开2,torch.load加载模型报错 2、多GPU,单GPU,训练的GPU号不一样都报错 3、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘models’,这个报错不知道什么原因 嗯,在训练文件夹中同一个目录下,运行测试都没问题,可是我在另一个文件下,运行它用绝对路径,也不能运行报错,实在不行了 ...
当使用torch.load时,报错No module named 'models' 在网上查了很多资料说目录结构得和保存时一模一样,话虽如此,但一直没理解要如何一样 因为我是用detect.py调用yolov5的best.pt模型,该模型被自动保存在runs/train/exp/weights/下,但即便改成了这样,还是报同样的错 最后调试发现,No module named 'models'报错...
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu')) 导入另一个模型的相同部分到新的模型 模型导入参数时,如果两个模型结构不一致,则直接导入参数会报错。用下面方法可以把另一个模型的相同的部分导入到新的模型中。 # model_new代表新的模型# model_saved代表其他模型,比如用torch.load导入...