netG.load_state_dict( torch.load("./model/netG_streetview.pth", map_location=lambda storage, location: storage)["state_dict"])
时间: 2024-06-04 20:06:59 浏览: 26
这段代码是用来加载已经训练好的模型参数的。具体来说,它使用 `torch.load()` 函数加载了保存在文件 `./model/netG_streetview.pth` 中的模型参数,然后将这些参数加载到预定义的 `netG` 模型中。其中的 `map_location` 参数用于指定将模型加载到哪个设备上。如果写成 `map_location='cpu'`,则表示将模型加载到 CPU 上;如果写成 `map_location=torch.device('cuda:0')`,则表示将模型加载到 GPU 上的第 0 个设备上。最后,通过 `["state_dict"]` 的方式获取字典中存储的模型参数。
相关问题
netG.load_state_dict()
`netG.load_state_dict()`是一个PyTorch函数,用于将预训练模型的参数加载到神经网络中。具体来说,它将一个state_dict对象作为输入,并使用其中的参数来更新神经网络的参数。下面是一个示例:
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 创建新的模型实例
new_model = models.resnet18()
# 加载预训练模型的参数
state_dict = torch.load('model.pth')
new_model.load_state_dict(state_dict)
# 使用新模型进行推理
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = new_model(input)
```
在上面的示例中,我们首先加载了一个预训练的ResNet-18模型,并将其保存到了`model.pth`文件中。然后,我们创建了一个新的ResNet-18模型,并使用`load_state_dict()`函数将预训练模型的参数加载到了新模型中。最后,我们使用新模型进行了推理。
netG = torch.load(modelpath, map_location=lambda storage, loc: storage) netG.eval() torch.no_grad()
这段代码的作用是加载之前训练好的PyTorch模型,并将其设置为评估模式,同时关闭梯度计算以提高推理速度。
具体来说,`torch.load(modelpath, map_location=lambda storage, loc: storage)` 用于加载之前训练好的模型,其中 `modelpath` 是模型文件的路径。
`netG.eval()` 用于将模型设置为评估模式,这意味着模型中的一些层(如dropout、batch normalization)会被固定,不会被更新,而模型会输出最终的预测结果。
`torch.no_grad()` 用于关闭梯度计算,以提高推理速度。在评估模型时,我们不需要计算梯度,因为我们只需要使用模型进行前向传播来生成预测结果,而不需要通过反向传播来更新模型的参数。因此,关闭梯度计算可以减少计算量,提高推理速度。
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