model.load_state_dict(torch.load
时间: 2023-04-30 07:06:11 浏览: 66
这条代码是PyTorch中加载已保存的训练模型参数的命令。其中的“model”表示训练好的模型,而“load_state_dict”函数则用于将已保存的模型参数加载到模型中。在括号内通常会指定已保存模型参数文件的路径。
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。
model.load_state_dict
()This method is used to load the state dictionary of a PyTorch model from a previously saved checkpoint. The state dictionary represents the current state of the model's parameters and optimizer.
To use this method, one must have a saved checkpoint file containing the state dictionary. This file can be loaded using the `torch.load()` method. Once loaded, the state dictionary can be passed to the `load_state_dict()` method to update the model's parameters.
Here is an example of loading a saved checkpoint file and updating the model's state dictionary:
```
checkpoint = torch.load('checkpoint.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
```
In this example, the saved checkpoint file is loaded using `torch.load()` and the state dictionary is extracted using the key `state_dict`. This state dictionary is then passed to the `load_state_dict()` method to update the model's parameters.