torch.load()函数 如何使用
时间: 2024-03-19 16:43:10 浏览: 8
torch.load()函数可以用于加载保存在.pth文件中的PyTorch模型。它的基本用法如下:
```python
import torch
# 加载.pth文件
model = torch.load('model.pth')
# 在GPU上运行模型(如果有可用的GPU)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
# 使用模型进行预测
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)
output = model(input_tensor)
```
在上述代码中,我们首先使用torch.load()函数加载了一个名为'model.pth'的.pth文件,并将其存储在变量model中。然后,我们检查是否有可用的GPU,并将模型移动到GPU上(如果有可用的GPU)。最后,我们使用模型对一个输入张量进行预测,并将输出保存在变量output中。
需要注意的是,如果.pth文件保存的模型是在GPU上训练的,那么在加载模型时需要指定map_location参数,将模型参数映射到CPU或GPU上。例如:
```python
# 指定map_location参数将模型参数映射到CPU上
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
```
相关问题
torch.load函数
torch.load函数是PyTorch中的一个用于加载保存的模型或张量的函数。它的语法如下:
torch.load(filepath, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/usr/lib/python3.7/pickle.py'>)
其中,filepath是保存模型或张量的文件路径。map_location参数用于指定在加载模型时将其映射到的设备,如果不指定该参数,则默认为将模型加载到与其原始保存位置相同的设备上。pickle_module参数用于指定用于反序列化的模块,默认为pickle。
示例用法如下:
model = torch.load('model.pth')
tensor = torch.load('tensor.pt')
在这个例子中,'model.pth'是保存的模型文件,'tensor.pt'是保存的张量文件。通过调用torch.load函数,我们可以将它们加载回到内存中,并赋值给变量model和tensor。
torch.load函数返回值
根据引用\[1\]和引用\[2\],torch.load函数的返回值是一个包含加载的对象的Python字典。这个字典包含了模型的参数和其他相关信息。具体返回的内容取决于你加载的对象是什么。例如,如果你加载的是一个训练好的模型,返回的字典可能包含模型的权重和其他训练参数。如果你加载的是一个预训练的模型,返回的字典可能包含模型的结构和预训练的权重。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.load()](https://blog.csdn.net/weixin_48697962/article/details/125989432)[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* [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 ]