torch加载pt模型并设置为评估模式并保存

在PyTorch中，加载一个预训练的.pt模型文件，并将其设置为评估模式（evaluation mode），然后保存这个模型，可以遵循以下步骤：

1. 首先，需要导入torch模块。
2. 使用`torch.load()`函数加载.pt模型文件，这会返回模型实例。
3. 使用`model.eval()`设置模型为评估模式。这个方法会将模型中的`Dropout`和`BatchNorm`层中的参数固定住，确保在评估阶段的参数不会变化。
4. 最后，可以使用`torch.save()`函数将设置好评估模式的模型保存下来。

下面是具体的代码示例：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('path_to_your_model.pt')

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 可以在这里进行模型评估或使用

# 保存模型
torch.save(model, 'path_to_save_evaluated_model.pt')

在保存模型时，需要注意的是`torch.save()`会保存整个模型对象，包括模型的结构和参数，以及当前模型的状态（例如评估模式）。这意味着如果你加载这个保存的模型进行评估，它将保持评估模式的状态。

相关问题

torch加载pt模型

在PyTorch中，加载一个`.pt`格式的模型通常意味着你想要恢复训练好的模型的参数，以便继续训练或者直接使用模型进行预测。`.pt`文件通常包含了模型的权重以及其他相关信息。加载模型的基本步骤如下：

1. 首先确保你已经安装了PyTorch，并且有相应版本的PyTorch环境。

2. 使用`torch.load`函数来加载`.pt`文件。这个函数能够从文件中读取保存的对象。例如，如果你有一个模型的参数文件`model_params.pt`，你可以使用以下代码来加载它：

import torch

# 加载模型参数
model_params = torch.load('model_params.pt')

3. 假设你已经有一个模型的定义（即`torch.nn.Module`的子类），你可以将加载的参数分配给模型。通常，这是通过调用模型的`.load_state_dict()`方法完成的，这个方法将加载的参数字典赋给模型的对应层。例如：

# 假设你有一个模型实例model
model = MyModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(model_params)

4. 最后，你可以将模型设置为评估模式（如果你打算进行推理），或者继续训练：

# 设置为评估模式
model.eval()

# 或者如果你想继续训练模型
model.train()

确保在加载模型之前，模型的结构与保存的参数相匹配，否则可能会出现`KeyError`，因为模型层的名字不一致。

加载本地yolov5s.pt模型并将输入增加permute层并保存模型

在PyTorch中，YOLOv5s是一个预先训练好的目标检测模型，通常是以`.pt`（Python pickle文件）格式存储的。加载这个模型并添加一个`Permute`层主要是为了改变模型输入数据的维度顺序或者通道顺序，以便于满足新的网络结构的需求。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装依赖**：
首先，你需要安装`torchvision`库，它包含了用于处理图像的数据集操作，包括模型加载。可以使用pip来安装：

   pip install torchvision

2. **加载模型**：
使用`torch.load()`函数加载预训练的`.pt`模型：

   import torch
   from PIL import Image
   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # 如果模型不是yolov5s，替换为相应的模型名称
   model.eval()  # 设置为评估模式，一般不会修改模型权重
   model.load_state_dict(torch.load('path_to_yolov5s.pt'))  # 替换为你的模型路径

3. **添加Permute层**：
如果需要在模型前添加`Permute`层，例如将输入从`(C, H, W)`转换为`(H, W, C)`，你可以这样做：

   if not isinstance(model, nn.Sequential):  # 确保模型是nn.Module类型的，而不是直接的nn.Sequential
       model = nn.Sequential(model)  # 将模型包装成Sequential，方便添加新层
   model.add_module('permute_layer', nn Permute((2, 0, 1)))  # 添加Permute层，并指定维度变换

4. **保存模型**：
对模型进行修改后，你可以通过`torch.save()`将其保存到新的 `.pt` 文件：

   new_model_path = 'new_yolov5s_permuted.pt'
   torch.save(model.state_dict(), new_model_path)