if pretrained: state_dict = torch.load('./model_data/mobilenetv3-large-1cd25616.pth') model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
时间: 2024-01-09 13:03:46 浏览: 33
这是一个加载预训练模型权重的代码片段。如果 `pretrained` 为 `True`,则会从指定路径加载预训练模型的权重。这段代码首先使用 `torch.load` 方法加载预训练模型的权重文件,然后使用 `model.load_state_dict` 方法将权重加载到模型中。如果 `strict` 为 `True`,则会严格匹配权重文件和模型的参数名称和形状,不允许存在不匹配的情况。
相关问题
state_dict = torch.load('pruned_model_weights.pth')
这行代码加载了剪枝后的模型的权重。state_dict是一个字典,其中包含了模型的所有权重参数。字典的键是参数的名称,而值是张量。你可以使用state_dict查看模型的权重参数,例如:
```
print(state_dict.keys())
```
这将输出模型中所有权重参数的名称。你可以使用这些名称来访问特定的参数,例如:
```
weight = state_dict['conv1.weight']
```
这将返回名为'conv1.weight'的卷积层的权重张量。你可以使用这些权重来重建模型,或者将它们加载到另一个模型中。
model = torch.load('./model_state_dict.pth')之后,如何打印到控制台
如果你只是想查看模型的结构,可以使用`print()`函数来打印模型的`state_dict()`,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型结构
print(model.state_dict())
```
如果你想查看整个模型的信息,可以使用`print()`函数来打印模型的字符串表示,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型信息
print(model)
```
这将打印出模型的字符串表示,其中包括模型的结构和参数信息。如果你有任何其他问题,请随时告诉我。