测试时加载训练好的模型
时间: 2023-09-13 20:02:58 浏览: 158
在测试时加载训练好的模型,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入需要的库:import torchvision.models as models
2. 创建模型实例对象:model = models.resnet50(pretrained=True)
3. 加载训练好的模型参数:model.load_state_dict(torch.load("路径/模型文件.pth"))
在这个过程中,我们可以使用torchvision库中提供的已经训练好的模型,如resnet50。通过设置pretrained=True,我们可以加载已经在大规模数据集上进行预训练的模型参数。接下来,我们可以使用load_state_dict()方法加载我们训练好的模型的参数,该方法需要传入一个模型参数的文件路径。
请注意,加载训练好的模型时,需要确保训练好的模型和要加载的模型具有相同的结构和参数。如果模型结构不同,需要根据实际情况进行相应的调整,例如只加载部分预训练模型的参数。可以参考上述提供的代码示例来加载模型参数。
总结起来,测试时加载训练好的模型的步骤如下:
1. 导入需要的库
2. 创建模型实例对象
3. 加载训练好的模型参数
希望对您有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch加载训练好的模型用来测试或者处理](https://blog.csdn.net/weixin_40244676/article/details/117251048)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch:保存/加载训练好的模型测试](https://blog.csdn.net/cd_yourheart/article/details/113925708)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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