torch.jit.load和torch.load

`torch.jit.load` 和 `torch.load` 是PyTorch库中的两个用于加载训练好的模型的功能，但它们之间存在一些差异。

`torch.load()` 可以加载保存的PyTorch模型状态（包括参数、优化器状态等），通常适用于非图模式（non-graph mode）下的模型。当你直接传递一个文件路径时，它期望的是一个.pth文件，这是标准的PyTorch模型保存格式。

然而，`torch.jit.load()` 是用来加载 TorchScript（一种可执行的模型格式）模型的。这意味着它是针对图模式（graph mode）的，主要用于序列化已经通过 `torch.jit.script()` 或 `torch.jit.trace()` 编译过的模型。这个函数对输入路径的要求比较严格，不能直接接受文件的绝对路径，因为它期望模型文件与调用它的脚本文件在同一目录下，或者是一个相对路径。

如果你有一个TorchScript模型文件，你可以这样加载：

# 假设你的模型文件名为model.pt
# 而你的脚本文件在同一个目录下
model = torch.jit.load("model.pt")

如果不在同一目录，你可能需要调整工作目录或者使用相对路径来解决这个问题：

import os
os.chdir(os.path.dirname(__file__))  # 设置到当前脚本所在的目录

model = torch.jit.load("model.pt")  # 使用相对路径

相关问题

torch.jit.load

`torch.jit.load` is a function in PyTorch that loads a serialized TorchScript model from a file or a file-like object. It returns a `torch.jit.ScriptModule` object, which can be used to run the model.

Syntax:

torch.jit.load(filepath_or_buffer, map_location=None, **kwargs)

Parameters:

- `filepath_or_buffer` (str or file-like object) – The path to the serialized TorchScript model or a file-like object containing the serialized model.
- `map_location` (str or torch.device or callable, optional) – A string specifying the device where the model will be loaded, or a torch.device object representing the device, or a callable that takes a string parameter and returns a torch.device object. Default is None, which means the model will be loaded on the same device where it was originally saved.
- `**kwargs` – Additional keyword arguments that will be passed to `torch.load()` function.

Returns:

- A `torch.jit.ScriptModule` object representing the loaded model.

Example:

import torch

# Load the serialized model from a file
model = torch.jit.load('model.pt')

# Load the serialized model from a file-like object
with open('model.pt', 'rb') as f:
    model = torch.jit.load(f)

# Load the serialized model on a different device
device = torch.device('cpu')
model = torch.jit.load('model.pt', map_location=device)

torch.jit.load()

torch.jit.load()是PyTorch中的一个函数，用于加载经过torch.jit.save()保存的模型。该函数接受一个路径参数，指定保存模型的文件路径，并返回加载后的模型对象。通常在加载模型后，需要通过调用model.eval()方法将模型设置为评估模式。。

该函数的使用有三种方法，可以根据具体情况选择：
1. 使用默认的CPU设备加载模型：model = torch.jit.load(path)。
2. 在GPU上加载模型：设定特定的设备，如loc = torch.device('cuda:0')，然后使用map_location参数指定加载设备: model = torch.jit.load(path, map_location=loc＊＊＊

当使用torch.load()加载模型参数时，如果出现类似"xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)"的错误提示，可能是因为误用了torch.load()函数，应该使用torch.jit.load()来加载模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.jit保存，加载模型](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/115539086)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [xxx.pth或者xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?问题解决](https://blog.csdn.net/dgxl22/article/details/120768772)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]