model.load_state_dict()详解
时间: 2023-06-05 12:48:10 浏览: 149
`model.load_state_dict()` 是Pytorch中的一个函数,用于加载模型参数。它接受一个字典类型的参数,字典中的键值对应模型中的各层的名称和参数值。在训练模型时,通过使用 `torch.save()` 函数可以将模型的参数保存到文件中,而在加载模型时,可以使用 `model.load_state_dict()` 函数将参数加载到模型中。
例如:
```
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load("model.pt"))
```
需要注意的是,加载的模型参数必须与当前模型结构匹配,否则会抛出错误。
相关问题
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()
```
model.load.state_dict
model.load_state_dict是PyTorch中用于加载预训练模型参数的函数。它将保存在文件中的模型参数加载到模型中,以便可以在新的数据集上进行微调或进行推理。该函数需要传入一个state_dict参数,它是一个Python字典对象,其中包含了模型的所有参数。通过调用model.load_state_dict(state_dict)函数,可以将这些参数加载到模型中。如果模型结构与保存的参数不匹配,将会抛出一个错误。为了避免这种情况,可以将strict参数设置为False,这样在加载参数时,不会检查模型结构是否匹配。