pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth') model.load_state_dict(pretrained)
时间: 2024-01-05 14:02:09 浏览: 34
这段代码是用 PyTorch 框架加载预训练模型的方法。其中,`torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth')` 是用于加载预训练模型权重的方法,`'weights/OSN_UNet_weights.pth'` 是预训练模型的路径,您需要将其替换为您自己的预训练模型路径。
`model.load_state_dict(pretrained)` 是将加载的预训练模型权重加载到模型中的方法,其中 `pretrained` 是通过 `torch.load()` 方法加载得到的预训练模型权重。这个方法会将预训练模型的权重赋值给当前模型的权重,因此可以直接使用加载的模型进行预测或微调。
需要注意的是,预训练模型的架构需要与当前模型的架构完全一致才能够成功加载预训练模型权重。如果两者不一致,可以考虑手动调整预训练模型的权重以适应当前模型。
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这行代码什么意思: pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth')
这行代码的作用是从指定路径('weights/OSN_UNet_weights.pth')中加载预训练的模型权重,并将其存储在变量 pretrained 中。在 PyTorch 中,可以使用 torch.load() 函数来加载保存的模型文件。在这个例子中,模型文件的路径是 'weights/OSN_UNet_weights.pth'。
state_dict = torch.load('pruned_model_weights.pth')
这行代码加载了剪枝后的模型的权重。state_dict是一个字典,其中包含了模型的所有权重参数。字典的键是参数的名称,而值是张量。你可以使用state_dict查看模型的权重参数,例如:
```
print(state_dict.keys())
```
这将输出模型中所有权重参数的名称。你可以使用这些名称来访问特定的参数,例如:
```
weight = state_dict['conv1.weight']
```
这将返回名为'conv1.weight'的卷积层的权重张量。你可以使用这些权重来重建模型,或者将它们加载到另一个模型中。