pytorch读取当前路径下的模型

可以使用以下代码读取当前路径下的模型：

import torch

model_path = "./model.pth" # 模型文件路径
model = torch.load(model_path)

其中，`model.pth`是你要读取的模型文件名，`model`是读取到的模型对象。

相关问题

读取yolov4pytorch模型

要读取 YOLOv4 PyTorch 模型，需要先安装 PyTorch 框架。然后可以使用以下代码读取模型：

import torch
from models import Darknet
from utils import load_classes

# 路径和类别文件
model_path = "yolov4.pth"
class_path = "coco.names"

# 加载类别名称
classes = load_classes(class_path)

# 加载模型
model = Darknet("cfg/yolov4.cfg")
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()

# 测试模型
x = torch.rand(1,3,416,416)
with torch.no_grad():
    y = model(x)
print(y.shape)  # 输出为(1, 255, 13, 13) 

以上代码中，`model_path` 是模型文件路径，`class_path` 是类别名称文件路径。`Darknet` 类定义了 YOLOv4 的模型结构，`load_state_dict` 方法加载模型参数。`load_classes` 方法加载类别名称文件。`model.eval()` 表示模型进入评估模式。最后的测试代码中，`x` 是输入张量，`y` 是输出张量，其形状为 `(batch_size, 255, 13, 13)`，其中 `255` 是预测框的数量（每个格子预测 `3` 个框，每个框包含 `85` 个数值），`13x13` 是网格的大小。

pytorch读取excel文件

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它主要用于构建和训练神经网络模型。然而，PyTorch本身并没有提供直接读取Excel文件的功能，但可以通过其他库来实现。

一种常用的方法是使用pandas库来读取Excel文件，并将其转换为PyTorch所需的数据格式。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import torch

# 读取Excel文件
data_frame = pd.read_excel('file_path.xlsx')

# 提取数据和标签
data = data_frame.iloc[:, :-1].values
labels = data_frame.iloc[:, -1].values

# 转换为PyTorch的Tensor格式
data_tensor = torch.tensor(data)
labels_tensor = torch.tensor(labels)

# 打印数据和标签的形状
print("Data shape:", data_tensor.shape)
print("Labels shape:", labels_tensor.shape)

在上述代码中，我们首先使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，我们使用`.iloc`方法提取数据和标签，并将它们转换为PyTorch的Tensor格式。

请注意，你需要将`file_path.xlsx`替换为你实际的Excel文件路径。另外，你可能还需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：`pip install pandas`。