torch.load(buffer) 3 torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict) [source] 使用state_dict 反序列化模型参数字典。用来加载模型参数。将 state_dict 中的 parameters 和 buffers 复制到此 module 及其子节点中。 torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict,strict=True) 示例: torch.save(model,'save.pt...
torch.save(obj, file): 作用:将PyTorch模型保存到文件中。 参数: obj: 要保存的对象,可以是模型、张量或字典。 file: 要保存到的文件路径。 示例: torch.save(model.state_dict(),'model.pth') torch.load(file): 作用:从文件中加载保存的PyTorch模型。 参数: file: 要加载的文件路径。 返回值:加载的对...
我们可以直接使用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使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。 下面的例子创建了Tensor变量x,并将其存在文件名同为x.pt的文...
1. torch.save()函数:用于将模型、张量或字典序列化到磁盘,支持保存整个模型(包括训练好的权重)和仅权重部分。2. torch.load()函数:用于从磁盘加载序列化对象,它使用Python的unpickling功能反序列化。加载时需要注意设备兼容性,通过register_package扩展自定义标记和反序列化方法。3. torch.nn.Modul...
实际上,mymodel.save()和mymodel.load()方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。首先,我们来看一下mymodel.save()的定义:def save(self, model_path, weights_only=False):mymodel对象的save()方法通过torch.save()实现模型存储。需要注意的是参数weights...
但在实际运用中,更经常使用模型对象(这里用mymodel来指代)的mymodel.save()和mymodel.load()两种方法进行处理。那二者的区别和联系是什么呢?现有文档中均语焉不详。 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my...
# 模型保存和模型的加载torch.save(self.model.state_dict(),'net_params.pkl')torch.save(self.his_hr,"LightGcnHRBasic.pk")torch.save(self.his_ndcg,"lightGcnNDCGBasic.pk")# if os.path.exists('net_params.pkl'):# pretrained_dict = torch.load('net_params.pkl')# net_state_dict = self.mo...
1.作用:用来加载torch.save()保存的模型文件。 torch.load()先在CPU上加载,不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败,可能是因为没有包含某些设备,比如你在gpu上训练保存的模型,而在cpu上加载,可能会报错,此时,需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上,比如map_location=torch.device('cpu'),意思是...
1. 总体情况 说到模型的存储,主要有三个函数可以用: (1)torch.save(): Model, Tensor和各个object的字典都会被存储起来 (2)torch.load():加载...(torch.load(PATH))一般加载模型是在训练完成后用模型做测试,这时候加载模型记得要加上model.eval(),把模型切换到evaluation模式,这时候会调整dropout和 ...
** PyTorch中一般约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型,通过torch.save保存模型,通过torch.load***加载模型**。torch.save和torch.load函数的实现在torch/serialization.py文件中。 ** **这里以LeNet5模型为例进行说明。LeNet5的介绍过程参考:https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/125462001 *...