model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path))
时间: 2023-08-28 18:59:26 浏览: 55
model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path)) 是将.pth文件中保存的模型权重加载到当前模型中的操作。
在这个操作中,使用torch.load()函数加载.pth文件,并将加载的权重通过model_ft.load_state_dict()函数加载到当前模型中。.pth文件通常包含了已经训练好的模型的权重参数,通过加载这些权重,可以将之前训练好的模型复原到当前模型中,以便进行后续的推理、评估或继续训练。
注意,加载.pth文件时需要确保当前模型的结构与保存模型时的结构一致,否则会出现维度不匹配的错误。因此,在加载模型权重时,建议先构建与保存模型相同结构的模型对象,再将权重加载进去。
相关问题
model_to_load.set_state_dict(state_to_load)
这行代码的作用是将 `state_to_load` 中的参数加载到 `model_to_load` 对应的模型中。在 PyTorch 中,模型的参数通常被保存为一个字典,其中键是参数的名称,值是参数的值。使用 `state_dict()` 方法可以获取当前模型的参数字典,使用 `load_state_dict()` 方法可以将外部保存的参数字典加载到模型中。因此,这行代码的具体实现类似于以下的伪代码:
```
# 从模型中获取参数字典
model_dict = model_to_load.state_dict()
# 将外部保存的参数字典加载到模型中
for name, param in state_to_load.items():
if name in model_dict:
model_dict[name].copy_(param)
# 将加载后的参数字典重新赋值给模型
model_to_load.load_state_dict(model_dict)
```
这样,模型的参数就被成功地加载到了模型中。
model.load_state_dicttorch.load
这不是一个问题,而是两个Python函数的调用。
`torch.load` 函数用于从磁盘读取已保存的PyTorch模型。它的用法是:
```python
model_state_dict = torch.load(PATH)
```
其中,`PATH`是已保存模型的文件路径。`torch.load`函数会返回模型的状态字典(`state_dict`)。
`model.load_state_dict`函数则是用于将模型的状态字典加载到一个已定义的模型中。它的用法是:
```python
model = ModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
```
其中,`ModelClass`是已定义的模型类,`*args`和`**kwargs`是传递给模型类的参数。`model.load_state_dict`函数会将已保存的模型权重加载到新建的模型实例中。