net.load_state_dict(torch.load(args.network))
时间: 2024-05-30 22:12:12 浏览: 11
这段代码是用来加载预训练模型参数的。它通过`torch.load()`函数加载指定路径下的模型参数文件(通常是`.pt`或`.pth`文件),并将它们加载到一个网络模型中。这个网络模型的结构需要在代码中预先定义好,并且与被加载的模型参数对应。加载完成后,这个网络模型就可以直接用来进行推理或者微调训练。
相关问题
torch.load_state_dict(
你想要问的是关于 `torch.load_state_dict()` 函数的用法吗?这个函数是用来加载预训练模型的参数字典的。它接受一个字典作为输入,并将其加载到模型的状态中。
你可以使用 `torch.load_state_dict()` 函数来加载预训练模型的参数,例如:
```python
model = YourModel() # 实例化你的模型
state_dict = torch.load('pretrained_model.pth') # 加载预训练模型的参数字典
model.load_state_dict(state_dict) # 将参数字典加载到模型中
```
在上面的例子中,`pretrained_model.pth` 是包含预训练模型参数的文件。通过调用 `load_state_dict()` 函数,你可以将这些参数加载到你的模型中,以便在后续的使用中进行微调或推理。
请注意,使用 `load_state_dict()` 时,你的模型和参数字典的结构需要匹配,否则会出现错误。
net.load_state_dict怎么调用
可以通过以下方法调用net.load_state_dict函数:
```python
import torch
net = YourModel() # 定义模型
state_dict = torch.load('path/to/saved/model_weights.pth') # 加载模型参数
net.load_state_dict(state_dict) # 加载模型参数到模型中
```
其中,`YourModel()`表示你的模型,`load()`函数可以将之前通过`torch.save()`保存的模型参数加载进来,`load_state_dict()`函数则可以将加载进来的模型参数加载到模型中。
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