checkpoint = torch.load(PATH) modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) optimizerA.load_state_dict(checkpoint['optimizerA_state_dict']) optimizerB.load_state_dict(checkpoint['optimizerB_state_dict']) modelA.eval() model...
模型保存的时候会把模型结构定义文件路径记录下来,加载的时候就会根据路径解析它然后装载参数;当把模型定义文件路径修改以后,使用torch.load(path)就会报错。 把model文件夹修改为models后,再加载就会报错。 import torch from model.TextRNN import TextRNN load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN.bin...
torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True) 参数 描述 state_dict 保存 parameters 和 persistent buffers 的字典 strict 可选,bool型。state_dict 中的 key 是否和 model.state_dict() 返回的 key 一致。 栗子 torch.save(model,'') model.load_state_dict(torch.load("")) #model.load_...
quantized_model=convert_fx(prepared_model)# 把校准后的模型转化为量化版本模型 代码很简单,配置好config之后,调用prepare_fx函数准备模型到量化状态(插入了量化观察节点),然后输入数据集进行校准,之后将校准后的带有scale和zero-point的模型变换为真正的量化模型。
# 删掉'module.'前缀model_cascade1.load_state_dict(get_loaded_dict(weight_c1), strict=True)defget_loaded_dict(weight_path): state_dict = torch.load(weight_path)# 检查是否有 'module.' 前缀has_module_prefix =any(key.startswith('module.')forkeyinstate_dict.keys())ifhas_module_prefix:prin...
net=Net()#我的电脑没有GPU,他的参数是GPU训练的cudatensor,于是要下面这样转换一下 dict_trained=torch.load("mobilenet_sgd_rmsprop_69.526.tar",map_location=lambda storage,loc:storage)["state_dict"]dict_new=net.state_dict().copy()new_list=list(net.state_dict().keys())trained_list=list(dict...
4374model_to_load, key, "cpu", torch.empty(*param.size(), dtype=dtype) 4375) 4376else: ->4377new_error_msgs, offload_index, state_dict_index = _load_state_dict_into_meta_model( 4378model_to_load, 4379state_dict, 4380loaded_keys, ...
🐛 Describe the bug When combining the new torch.nn.utils.parametrizations.weight_norm() parametrization, torch.compile() fails on it: import torch # Create model. module = torch.nn.Conv3d( in_channels=4, out_channels=4, kernel_size=3, bi...
print(type(load_dict)) 输出的结果如下所示: odict_keys(['conv1.0.weight', 'conv1.0.bias', 'conv2.0.weight', 'conv2.0.bias', 'conv3.0.weight', 'conv3.0.bias', 'conv4.0.weight', 'conv4.0.bias', 'conv5.0.weight', 'conv5.0.bias', 'conv6.0.weight', 'conv6.0.bias', 'classifier....
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') model.load_st...