torch.load方法

`torch.load()`方法是PyTorch中用于加载序列化的对象的函数，可以将保存在磁盘上的模型加载到内存中。该函数的语法如下：

torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>)

其中，参数`f`是文件路径或文件对象，`map_location`是可选参数，用于将存储在`f`中的张量映射到指定的设备，`pickle_module`是可选参数，用于指定pickle模块。

下面是一个使用`torch.load()`方法加载模型的例子：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 使用模型进行预测
output = model(input)

相关问题

torch.jit.load和torch.load

`torch.jit.load` 和 `torch.load` 是PyTorch库中的两个用于加载训练好的模型的功能，但它们之间存在一些差异。

`torch.load()` 可以加载保存的PyTorch模型状态（包括参数、优化器状态等），通常适用于非图模式（non-graph mode）下的模型。当你直接传递一个文件路径时，它期望的是一个.pth文件，这是标准的PyTorch模型保存格式。

然而，`torch.jit.load()` 是用来加载 TorchScript（一种可执行的模型格式）模型的。这意味着它是针对图模式（graph mode）的，主要用于序列化已经通过 `torch.jit.script()` 或 `torch.jit.trace()` 编译过的模型。这个函数对输入路径的要求比较严格，不能直接接受文件的绝对路径，因为它期望模型文件与调用它的脚本文件在同一目录下，或者是一个相对路径。

如果你有一个TorchScript模型文件，你可以这样加载：

# 假设你的模型文件名为model.pt
# 而你的脚本文件在同一个目录下
model = torch.jit.load("model.pt")

如果不在同一目录，你可能需要调整工作目录或者使用相对路径来解决这个问题：

import os
os.chdir(os.path.dirname(__file__))  # 设置到当前脚本所在的目录

model = torch.jit.load("model.pt")  # 使用相对路径

torch.load和torch.load可以连接吗

根据提供的引用内容，torch.save()和torch.load()分别用于保存和加载PyTorch模型。它们是独立的命令，不能直接连接在一起使用。torch.save()用于将模型保存到文件中，而torch.load()用于从文件中加载模型。如果要在不同的程序中使用已保存的模型，则需要在新程序中使用torch.load()加载该模型。