pytorch 加载pt
时间: 2023-12-05 20:01:39 浏览: 45
PyTorch 是一个流行的深度学习框架,可以用于构建和训练神经网络模型。在 PyTorch 中,pt 文件是保存了 PyTorch 模型权重参数的文件格式,通常以 .pt 为后缀。
要加载一个 pt 文件,我们可以使用 PyTorch 提供的 torch.load() 函数。该函数接受一个文件路径作为输入,并返回一个包含模型参数的 Python 对象。下面是加载 pt 文件的基本步骤:
1. 导入必要的库:
import torch
2. 定义模型结构:
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
3. 创建模型对象:
model = MyModel()
4. 加载 pt 文件:
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
在上述代码中,我们首先定义了一个名为 MyModel 的类,它继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。在这个类中,我们定义了模型的结构,这里以一个简单的全连接层为例。然后,我们创建了一个 MyModel 的实例对象。
最后,我们使用 load_state_dict() 函数加载了名为 model.pt 的 pt 文件,该函数将模型权重参数加载到我们之前创建的模型对象中。加载完毕后,我们的模型就可以使用了。
需要注意的是,加载 pt 文件时,我们需要确保模型结构和被保存的权重参数是一致的,否则加载将会失败。另外,加载 pt 文件并不包括其他模型相关的内容,如优化器状态等,只加载了权重参数。
通过上述步骤,我们可以成功加载 PyTorch 中的 pt 文件,将保存的模型参数加载到我们的模型中,方便后续进行模型预测或其他任务。