torch如何加载模型
时间: 2024-05-14 08:13:14 浏览: 6
可以使用torch.load()函数加载模型,需要指定模型文件的路径和使用的设备。例如,如果要加载一个模型文件model.pth并在CPU上运行,可以使用以下代码:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
# 使用模型进行推理
output = model(input_data)
```
相关问题
torch加载模型到指定GPU
要将模型加载到指定的GPU上,可以使用`model.to(device)`方法将模型移动到指定的设备上,其中`device`是一个字符串,表示要使用的设备,例如`'cuda:0'`表示使用第一个可用的GPU。
示例代码:
```python
import torch
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 加载模型到GPU
device = torch.device('cuda:0')
model = MyModel().to(device)
# 查看模型所在设备
print(model.device)
```
在上面的例子中,我们定义了一个简单的模型`MyModel`,然后使用`to`方法将模型移动到`cuda:0`设备上。可以使用`model.device`属性查看模型所在设备。
如何加载torch模型
要加载一个torch模型,一般有两种方法:
1.使用torch.load()方法,该方法将模型的参数加载到内存中,同时还要确保模型所需的其他文件都在相同的目录下。
示例代码:
```
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
```
2.使用torch.nn.Module.load_state_dict()方法,该方法将模型的状态字典加载到内存中,状态字典可以从之前已训练的模型中提取。
示例代码:
```
import torch
import torchvision.models as models
# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=False)
state_dict = torch.load('model.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
```