torch.load函数

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.load函数怎么用

`torch.load()`函数是PyTorch库中用于加载先前保存的模型、状态字典（state_dict）或者其他数据（如优化器的状态）的工具。它主要用于在训练过程结束后存储模型，然后在测试或继续训练时重新加载模型以节省时间。以下是基本的用法：

import torch

# 想要加载的模型文件路径
file_path = 'path_to_your_model.pth'

# 使用torch.load()加载模型
if torch.cuda.is_available():
    # 如果有可用的GPU，尝试加载到GPU
    model = torch.load(file_path, map_location='cuda')
else:
    # 否则加载到CPU
    model = torch.load(file_path)

# 如果模型是分段的，比如包含多个模块，你可以指定哪个部分加载
# 示例：model = torch.nn.Sequential(*torch.load('file_path', map_location='cpu'))

# 状态字典通常包含在optimizers中
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer_state_dict.pth', map_location='cpu'))

# 或者直接加载整个保存的对象（例如，训练历史）
history = torch.load('training_history.pth', map_location='cpu')

# 训练过程中需要确保map_location参数匹配当前设备，否则会抛出错误