pytorch如何加载训练好的模型

PyTorch加载训练好的模型可以使用`torch.load()`函数。具体步骤如下：

1. 定义模型，并且将其加载到CPU或者GPU上。

import torch
import torchvision.models as models

# 定义模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 加载到GPU或CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

2. 加载训练好的模型，并且将其加载到CPU或者GPU上。

# 加载模型
checkpoint = torch.load(PATH)

# 加载至模型
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

在`torch.load()`函数中，需要传入模型文件路径（`PATH`），它会返回一个包含模型参数的字典对象。其中，模型参数可以使用`model.state_dict()`获取到。在以上代码中，我们将模型参数加载到训练好的模型中，从而恢复模型的训练状态。

当然，在加载模型之前，需要确保定义的模型结构与训练时一致，否则可能会导致加载错误，甚至无法加载。

相关问题

pytorch加载训练好的模型进行inference

使用PyTorch加载训练好的模型进行推理（inference）需要以下几个步骤：

1. 导入相关库：首先，需要导入PyTorch和其他可能需要用到的库，例如numpy和torchvision。

2. 定义模型结构：根据训练好的模型的结构，需要在代码中定义相同的模型结构。如果模型结构已经在训练时保存在了文件中，可以直接加载模型结构。

3. 加载模型权重：使用PyTorch提供的加载模型参数的函数，例如torch.load()来加载模型的训练参数（权重）。

4. 设置推理模式：通过调用模型的eval()函数，将模型设置为推理模式。这会将模型的dropout和batch normalization层设置为不起作用。

5. 准备输入数据：根据模型的输入要求进行数据预处理，例如将图像进行归一化和尺寸调整。

6. 进行推理：将数据输入到模型中，通过调用模型的forward()函数，获得输出结果。

7. 解释输出结果：对输出结果进行解释和处理，例如转换为可读的标签或进行后处理操作。

8. 输出结果：将推理的结果进行展示或保存，根据需求进行后续处理。

总之，通过以上步骤，可以使用PyTorch加载训练好的模型进行推理。这些步骤应根据具体情况进行编写和调整，以适应特定模型和数据的要求。

pytorch加载预训练模型方式

使用PyTorch加载预训练模型的方式有以下几种：

1. 使用PyTorch内置的预训练模型

PyTorch提供了许多内置的预训练模型，例如VGG、ResNet、Inception等。可以通过如下代码进行加载：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.vgg16(pretrained=True)

2. 加载已保存的预训练模型

如果已经有了预训练模型的权重文件，可以使用PyTorch的`load_state_dict()`方法进行加载：

import torch
import torchvision.models as models

# 定义模型
model = models.vgg16()

# 加载权重文件
model.load_state_dict(torch.load('vgg16_weights.pth'))

3. 加载外部的预训练模型

如果想要加载其他人发布的预训练模型，可以使用如下代码进行加载：

import torch

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18')

以上是三种常用的PyTorch加载预训练模型的方式。无论哪种方式，都需要注意模型的输入和输出格式以及是否需要进行微调。