torch.save(agent.network, './model_state_dict.pth')写入的文件，无法用记事本打开，格式不正确

时间: 2024-02-15 15:04:16 浏览: 160

浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

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在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时，对应该设置什么维度，总是有点懵，遂总结一下：首先看看二维tensor的函数的例子： import torch import torch.nn.functional as F input = torch.randn(3,4) print(input) tensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.2567], [-0.3337, -0.9229, 0.0376, -0.0801], [ 1.4721, 0.1181, -2.6214, 1.7721]]) b = F.softmax(inp 在PyTorch中，`torch.max`和`F.softmax`是两个非常重要的张量操作函数，它们在神经网络和机器学习任务中有着广泛的应用。理解这两个函数的维度处理方式是至关重要的，因为正确的维度选择直接影响到计算结果的正确性和模型的性能。 1. `torch.max`函数： `torch.max`用于找到张量中的最大值，它有两种主要用法。第一种是返回张量的最大值，第二种是同时返回最大值和对应的索引位置。在二维张量中，`dim=0`表示按列操作，`dim=1`表示按行操作。例如，对于一个形状为`(3, 4)`的张量，`torch.max(input, dim=0)`会返回每一列的最大值，而`torch.max(input, dim=1)`会返回每一行的最大值。对于三维张量，`dim`的选择同样决定了在哪个维度上进行最大值查找。在例子中： ```python d = torch.max(input, dim=0) # 按列取max e = torch.max(input, dim=1) # 按行取max ``` 分别给出了按列和按行查找最大值的结果。 2. `F.softmax`函数： `F.softmax`是Softmax激活函数的实现，它将张量中的数值转换为概率分布，确保所有元素之和为1。Softmax通常用于分类问题，将网络的输出转换为概率解释。 - `dim=0`：在第一个维度上执行Softmax，即对每个批次（batch）的每个类别的概率进行归一化。 - `dim=1`：在第二个维度上执行Softmax，即对每个样本的所有类别进行概率归一化。对于二维张量，`F.softmax(input, dim=0)`意味着每列的元素被转换为概率，而`F.softmax(input, dim=1)`意味着每行的元素被转换为概率。在三维张量中，`dim`的选择决定了在哪个维度上进行归一化。例如： ```python b = F.softmax(input, dim=0) # 按列SoftMax c = F.softmax(input, dim=1) # 按行SoftMax ``` 这里的`b`和`c`分别代表了按列和按行进行Softmax转换后的结果。在实际应用中，选择正确的`dim`值取决于我们希望在哪一维度上进行操作。例如，在多分类任务中，通常会在最后一个维度（对应类别）上使用Softmax。而在最大值查找中，可能会根据需要找到最大值的特定维度，如在序列模型中，我们可能关心的是每个时间步的最大值，因此会选择相应的`dim`。理解和熟练掌握`torch.max`和`F.softmax`函数的维度参数是PyTorch编程中的基本技能，它们在构建神经网络模型、训练过程以及结果解析中扮演着关键角色。通过实际操作和不断实践，可以更深入地理解这些函数的工作原理和适用场景。

是的，您无法使用记事本打开这个文件，因为它是使用PyTorch的序列化格式保存的。如果您想要查看该文件的内容，您可以使用PyTorch加载它。您可以使用以下代码将该模型加载回内存中： ```python import torch model = torch.load('./model_state_dict.pth') ``` 这将把模型加载回内存，并且您可以开始使用它进行推理或者训练。

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torch.save(agent.network, './model_state_dict.pth')写入的文件，无法用记事本打开，格式不正确

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model = NeuralNetwork() model.load_state_dict(torch.load("D:/Model_recognation/models/hub/checkpoints/model.pth"))

if epoch > 50 and epoch % 5 == 0: checkpoint = { 'epoch': epoch, 'net': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(checkpoint, "%s/net_params_%d.pth" % (model_dir, epoch))

torch.save(model.state_dict(), 'save_model/best_model.pth')

netG.load_state_dict( torch.load("./model/netG_streetview.pth", map_location=lambda storage, location: storage)["state_dict"])

net.load_state_dict(torch.load("../checkpoint/unet_depth=2_fold_1_dice_348055.pth"))

model.load_state_dict(torch.load('./%s/net_params_%d.pkl' %

if pretrained: state_dict = torch.load('./model_data/mobilenetv3-large-1cd25616.pth') model.load_state_dict(state_dict, strict=True)

checkpoint = torch.load('D:\moxingdaima/resnet/resnet_tumer_vit_224/best_ checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

if t == epoch-1: torch.save(model.state_dict(), 'save_model/last_model.pth')

torch.save('/tmp/tmppi7n2l8m/best_accuracy_top-1_epoch_1.pth', './fruits100_model') 代码正确吗

pretrained = torch.load('weights/OSN_UNet_weights.pth') model.load_state_dict(pretrained)

checkpoint = torch.load(f'../Results/pretrain/resnet_small/checkpoint.pth', map_location='cpu') checkpoint = checkpoint['model'] model_res.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

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