torch.load加载张量
时间: 2023-11-22 11:48:27 浏览: 30
可以使用torch.load函数来加载张量。以下是一个例子:
```python
import torch
# 定义一个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# 保存张量
torch.save(x, 'x_tensor.pt')
# 加载张量
loaded_x = torch.load('x_tensor.pt')
# 打印加载的张量
print(loaded_x)
```
输出:
```
tensor([1, 2, 3])
```
相关问题
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。
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:
```python
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:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 使用模型进行预测
output = model(input)
```