torch.load函数
时间: 2023-11-06 18:44:29 浏览: 47
torch.load函数是PyTorch中的一个用于加载保存的模型或张量的函数。它的语法如下:
torch.load(filepath, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/usr/lib/python3.7/pickle.py'>)
其中,filepath是保存模型或张量的文件路径。map_location参数用于指定在加载模型时将其映射到的设备,如果不指定该参数,则默认为将模型加载到与其原始保存位置相同的设备上。pickle_module参数用于指定用于反序列化的模块,默认为pickle。
示例用法如下:
model = torch.load('model.pth')
tensor = torch.load('tensor.pt')
在这个例子中,'model.pth'是保存的模型文件,'tensor.pt'是保存的张量文件。通过调用torch.load函数,我们可以将它们加载回到内存中,并赋值给变量model和tensor。
相关问题
torch.load函数返回值
根据引用\[1\]和引用\[2\],torch.load函数的返回值是一个包含加载的对象的Python字典。这个字典包含了模型的参数和其他相关信息。具体返回的内容取决于你加载的对象是什么。例如,如果你加载的是一个训练好的模型,返回的字典可能包含模型的权重和其他训练参数。如果你加载的是一个预训练的模型,返回的字典可能包含模型的结构和预训练的权重。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.load()](https://blog.csdn.net/weixin_48697962/article/details/125989432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.hub.load()函数的使用——联网加载权重以及如何加载本地权重](https://blog.csdn.net/qq_37346140/article/details/127433960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.save函数
torch.save函数是PyTorch中用于将模型或者张量保存到文件的函数。它的语法如下:
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>, pickle_protocol=2)
其中,obj是要保存的对象,可以是模型、张量或者其他可序列化的Python对象;f是保存的文件路径;pickle_module是用于序列化的模块,默认为pickle;pickle_protocol是序列化协议的版本,默认为2。
使用torch.save函数可以将模型保存到文件,以便以后加载和使用。例如,可以使用以下代码保存一个训练好的模型:
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
这将把模型的参数保存到名为'model.pth'的文件中。在以后需要使用模型时,可以使用torch.load函数加载模型参数并构建模型。