torch.load()
时间: 2023-11-06 09:03:58 浏览: 40
torch.load() is a PyTorch function used to load serialized objects from disk. It can be used to load saved models, dictionaries, and tensors. The function takes as input the path to the saved object and returns the loaded object. For example, to load a saved model, one can use:
```
model = torch.load('saved_model.pth')
```
This function can also take an additional argument, `map_location`, which specifies where the loaded data should be placed, i.e., CPU or GPU. The default value is `'cpu'`. If the saved object was trained on a GPU and the user wants to load it on a CPU, they can use:
```
model = torch.load('saved_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
```
相关问题
torch.load
torch.load是一个PyTorch函数,可以用于从磁盘加载序列化的对象(例如模型)。 它接受一个文件路径作为输入并返回对象。 例如,在加载保存的模型时,可以使用以下代码:
```
model = torch.load('saved_model.pt')
```
该函数还可以使用map_location参数将对象加载到指定设备上。例如:
```
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('saved_model.pt', map_location=device)
```
torch.load 报错
根据引用[1]和引用[2]的内容,你遇到的报错可能是因为你尝试使用torch.load()加载一个不是由torch.save()保存的对象。torch.load()是用来加载由torch.save()存储的对象的方法。它使用Python的unpickling工具来处理存储的对象。如果你尝试加载一个不是由torch.save()保存的对象,就会引发异常。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保你使用torch.save()正确保存了对象。你可以使用torch.save(model, 'save.pt')来保存整个模型,或者使用torch.save(model.state_dict(), 'save.pt')来保存训练好的权重。
2. 确保你使用torch.load()加载的是由torch.save()保存的对象。你可以使用torch.load('save.pt')来加载整个模型,或者使用model.load_state_dict(torch.load("save.pt"))来加载训练好的权重。
希望这些方法能够帮助你解决torch.load报错的问题。如果问题仍然存在,你可以尝试在错误处向前溯源打断点,并逐步进行调试。