在pytorch中存储神经网络变量,并且使用这个变量
时间: 2024-05-16 15:13:49 浏览: 30
在PyTorch中,可以使用`state_dict()`方法将神经网络的参数存储为字典。这个字典可以保存到磁盘上,之后可以使用`load_state_dict()`方法将参数加载回来。
以下是一个示例代码,展示了如何使用`state_dict()`方法保存模型参数,以及如何使用`load_state_dict()`方法加载模型参数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个神经网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 创建一个实例
net = Net()
# 将模型参数保存到字典中
torch.save(net.state_dict(), 'net_params.pth')
# 加载模型参数
new_net = Net()
new_net.load_state_dict(torch.load('net_params.pth'))
# 使用加载的模型参数进行推理
input = torch.randn(1, 10)
output = new_net(input)
print(output)
```
在这个示例中,我们首先定义了一个简单的神经网络,包含两个全连接层。然后,我们创建了一个实例 `net` 并将其保存到了磁盘上。接下来,我们创建了一个新的实例 `new_net`,并使用`load_state_dict()`方法将之前保存的参数加载进来。最后,我们使用新的模型进行推理,并打印输出结果。
需要注意的是,使用`load_state_dict()`方法加载模型参数时,新的模型的结构必须与之前保存的模型的结构相同。如果两个模型结构不同,那么加载模型参数时可能会出现错误。
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