net.state_dict()
时间: 2024-05-26 15:12:01 浏览: 8
`net.state_dict()` 是 PyTorch 中一个常用的方法,用于返回神经网络模型的状态字典,即模型中所有可学习参数的当前值。这个方法返回的是一个 Python 字典,其中每个键都是一个参数的名称,对应的值是一个张量,表示该参数的当前权重值。通常情况下,我们可以使用这个方法来保存和加载模型的参数。
相关问题
torch.state_dict
`torch.state_dict`是一个Python字典对象,它将每个层映射到其参数张量。它只包含可训练的参数和缓冲区(如BN的均值和方差)。`state_dict`对象可以用来保存和加载模型的参数。可以使用`torch.save()`函数将其保存到磁盘上,也可以使用`torch.load()`函数将其加载回来。在保存和加载模型时,需要使用相同的`state_dict`对象。
下面是一个使用`torch.save()`函数保存模型参数的例子:
```python
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
...
}, PATH)
```
下面是一个使用`torch.save()`函数保存模型参数的例子:
```python
PATH="./***.pt"
torch.save(model.state_dict(), PATH)
```
model.load_state_dict
(model_state_dict)
This function loads the saved state dictionary of a PyTorch model into the model. The argument `model_state_dict` is a dictionary containing the saved state of the model, which typically includes the weights, biases, and other parameters. The function updates the model with the saved state dictionary, allowing you to resume training or use the saved model for inference.
Example usage:
```python
import torch
# define a simple neural network
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# create an instance of the network
net = Net()
# save the state dictionary of the model
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
# create a new instance of the network
net2 = Net()
# load the saved state dictionary into the new network
net2.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# the two networks should have the same state now
assert net.state_dict() == net2.state_dict()
```
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