pytorch加载分类模型

使用PyTorch加载分类模型
为了展示如何使用PyTorch加载一个已经训练好的分类模型，下面提供了一个具体的例子。此代码片段假设有一个预定义的神经网络结构Net()以及保存过的模型参数文件路径。
import torch
from torchvision import models

# 定义与原训练时完全相同的网络架构
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 假设这里有一些层定义...

def forward(self, x):
# 和相应的前向传播逻辑...

# 初始化网络实例并设置为评估模式
model = Net()
model.eval()

# 加载之前训练得到的最佳模型权重
checkpoint_path = "path_to_your_model.pth"
if torch.cuda.is_available():
checkpoint = torch.load(checkpoint_path)
else:
checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

print("Model loaded successfully.")
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这段代码展示了怎样通过指定路径读取.pth格式存储的状态字典，并将其应用到新的网络对象上去恢复之前的训练状态[^2]。
对于特定的数据集比如FashionMNIST，在实际操作过程中还需要确保所加载的模型确实适用于该数据集的特点，例如输入尺寸匹配等问题[^3]。