net.load_state_dict怎么调用
时间: 2023-10-16 07:25:47 浏览: 41
可以通过以下方法调用net.load_state_dict函数:
```python
import torch
net = YourModel() # 定义模型
state_dict = torch.load('path/to/saved/model_weights.pth') # 加载模型参数
net.load_state_dict(state_dict) # 加载模型参数到模型中
```
其中,`YourModel()`表示你的模型,`load()`函数可以将之前通过`torch.save()`保存的模型参数加载进来,`load_state_dict()`函数则可以将加载进来的模型参数加载到模型中。
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
(model_state_dict)
This function loads the saved state dictionary of a PyTorch model into the model. The argument `model_state_dict` is a dictionary containing the saved state of the model, which typically includes the weights, biases, and other parameters. The function updates the model with the saved state dictionary, allowing you to resume training or use the saved model for inference.
Example usage:
```python
import torch
# define a simple neural network
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# create an instance of the network
net = Net()
# save the state dictionary of the model
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
# create a new instance of the network
net2 = Net()
# load the saved state dictionary into the new network
net2.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# the two networks should have the same state now
assert net.state_dict() == net2.state_dict()
```