为什么模型不能被torch.load加载
时间: 2024-05-31 13:13:27 浏览: 11
可能是由于模型的保存格式不兼容。torch.save() 函数默认使用 PyTorch 的序列化格式来保存模型,而如果模型是使用其他框架或者自定义的方式进行保存的,就可能无法被 torch.load() 加载。
另外,如果在保存模型时使用了特定的参数,如使用 pickle 协议版本不兼容等,也可能导致加载失败。建议在保存模型时,使用 PyTorch 提供的默认参数,并且使用相同的 PyTorch 版本进行加载。
相关问题
torch.hub.load加载本地模型
可以使用torch.hub.load函数加载本地模型。在函数调用中,将repo_or_dir参数设置为本地模型的路径即可。例如,使用以下代码加载本地模型:
vad_model, funcs = torch.hub.load(repo_or_dir="/root/.cache/torch/hub/snakers4_silero-vad_master/", model="silero_vad", trust_repo=True, source='local')
这样,torch.hub.load函数将从指定的本地路径加载模型文件。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.hub.load 加载本地模型(已解决)](https://blog.csdn.net/michael_quan2013/article/details/129833357)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.hub.load()函数的使用——联网加载权重以及如何加载本地权重](https://blog.csdn.net/qq_37346140/article/details/127433960)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.load加载.pt文件
Torch.load()函数可以用来加载保存的模型,其中包括.pth和.pt文件。.pt文件是使用PyTorch保存的模型文件,可以用torch.load()函数直接加载。
下面是一个加载.pt文件的示例代码:
```python
import torch
model = torch.load('path/to/model.pt')
```
在这个示例中,'path/to/model.pt'是模型文件的路径。模型会被加载到内存中并存储在变量model中,可以使用该变量来使用模型来进行预测或后续的fine-tuning操作。