state_dict = torch.load('pruned_model_weights.pth')
时间: 2024-03-02 08:50:37 浏览: 16
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。
相关问题
load_state_dict和torch.load的用法
`load_state_dict`和`torch.load`都是PyTorch中用于加载模型参数的函数,但是它们的使用方式略有不同。
`load_state_dict`是一个模型对象的方法,用于将一个预训练好的模型的参数加载到当前模型中。具体使用方式如下:
```python
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
```
其中,`PATH`是预训练模型的路径,`torch.load`函数会返回一个包含模型参数的字典,然后通过`load_state_dict`方法将这些参数加载到当前模型中。
而`torch.load`函数则是直接将整个模型加载到内存中,具体使用方式如下:
```python
model = torch.load(PATH)
```
其中,`PATH`是模型的路径,`torch.load`函数会返回一个包含整个模型的对象,可以直接使用。
需要注意的是,使用`load_state_dict`方法时,当前模型的结构必须与预训练模型的结构完全一致,否则会出现参数维度不匹配的错误。而使用`torch.load`函数则不需要考虑模型结构的问题,但是需要注意模型的版本问题,如果预训练模型的版本与当前PyTorch版本不兼容,也会出现加载失败的情况。
model = torch.load('./model_state_dict.pth')之后,如何打印到控制台
如果你只是想查看模型的结构,可以使用`print()`函数来打印模型的`state_dict()`,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型结构
print(model.state_dict())
```
如果你想查看整个模型的信息,可以使用`print()`函数来打印模型的字符串表示,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型信息
print(model)
```
这将打印出模型的字符串表示,其中包括模型的结构和参数信息。如果你有任何其他问题,请随时告诉我。