如何加载torch模型
时间: 2024-05-05 14:18:03 浏览: 14
要加载一个torch模型,一般有两种方法:
1.使用torch.load()方法,该方法将模型的参数加载到内存中,同时还要确保模型所需的其他文件都在相同的目录下。
示例代码:
```
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
```
2.使用torch.nn.Module.load_state_dict()方法,该方法将模型的状态字典加载到内存中,状态字典可以从之前已训练的模型中提取。
示例代码:
```
import torch
import torchvision.models as models
# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=False)
state_dict = torch.load('model.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
```
相关问题
python怎么保存和加载torch模型
你可以使用torch的save和load函数来保存和加载模型。例如,使用以下代码保存模型:
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')
其中,model是一个torch.nn.Module的子类,state_dict()函数返回一个包含模型所有参数的字典。将该字典保存到名为'model.pt'的文件中。
要加载模型,可以使用以下代码:
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
其中,model是一个与保存模型时相同的torch.nn.Module的子类,而load函数会将模型加载到该模型的参数中。
python加载torchscript模型
要加载torchscript模型,需要使用`torch.jit.load`函数:
```python
import torch
model_path = "path/to/model.pt"
model = torch.jit.load(model_path)
```
这将从指定路径加载模型,该模型已存储为torchscript。
接着,您可以像使用任何其他torch模型一样使用这个模型进行推理:
```python
input_data = # your input data
output = model(input_data)
```
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