state_dict()
时间: 2023-09-01 13:06:19 浏览: 137
`state_dict()` 是 PyTorch 中用于获取模型参数状态的方法。它返回一个字典对象,其中包含了模型中所有的参数和对应的值。这个字典可以用于将模型保存到文件或者从文件中加载模型参数。
具体而言,如果有一个 PyTorch 模型对象 `model`,那么可以通过调用 `model.state_dict()` 方法来获取该模型的所有参数状态。返回的对象是一个字典,其中包含了每个参数的名称和对应的张量值,例如:
```
{
'conv1.weight': tensor([[[[ 0.0186, -0.1387, 0.1475],
...,
[ 0.0819, 0.0045, 0.1308]]]]),
'conv1.bias': tensor([-0.0529]),
'fc1.weight': tensor([[ 0.0280, 0.0365, -0.0093, ..., -0.0173, -0.0396, -0.0046],
...,
[-0.0348, 0.0092, -0.0348, ..., 0.0301, -0.0277, -0.0161]]),
'fc1.bias': tensor([-0.0283, -0.0400, -0.0188, 0.0202, -0.0176, 0.0341])
}
```
在这个示例中,`conv1.weight` 是一个形状为 `(1, 1, 3, 3)` 的四维张量,`conv1.bias` 是一个形状为 `(1,)` 的一维张量,以此类推。
可以将这个字典对象保存到文件中,或者从文件中加载该字典并将其赋值给模型的状态字典,从而恢复模型的参数。