torch.load()
时间: 2023-07-18 20:14:10 浏览: 133
`torch.load()`是一个PyTorch函数,用于从磁盘加载序列化的对象。它的语法为:
```python
torch.load(filepath, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/usr/lib/python3.7/pickle.py'>)
```
其中,`filepath`是要加载的文件路径;`map_location`是一个可选参数,用于指定在哪个设备上加载数据;`pickle_module`是一个可选参数,用于指定用于反序列化Python对象的Pickling模块。`torch.load()`返回一个Python对象,可以是各种PyTorch模型、Tensor等。
相关问题
torch.load
torch.load是一个PyTorch函数,可以用于从磁盘加载序列化的对象(例如模型)。 它接受一个文件路径作为输入并返回对象。 例如,在加载保存的模型时,可以使用以下代码:
```
model = torch.load('saved_model.pt')
```
该函数还可以使用map_location参数将对象加载到指定设备上。例如:
```
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('saved_model.pt', map_location=device)
```
torch.load 报错
根据引用[1]和引用[2]的内容,你遇到的报错可能是因为你尝试使用torch.load()加载一个不是由torch.save()保存的对象。torch.load()是用来加载由torch.save()存储的对象的方法。它使用Python的unpickling工具来处理存储的对象。如果你尝试加载一个不是由torch.save()保存的对象,就会引发异常。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保你使用torch.save()正确保存了对象。你可以使用torch.save(model, 'save.pt')来保存整个模型,或者使用torch.save(model.state_dict(), 'save.pt')来保存训练好的权重。
2. 确保你使用torch.load()加载的是由torch.save()保存的对象。你可以使用torch.load('save.pt')来加载整个模型,或者使用model.load_state_dict(torch.load("save.pt"))来加载训练好的权重。
希望这些方法能够帮助你解决torch.load报错的问题。如果问题仍然存在,你可以尝试在错误处向前溯源打断点,并逐步进行调试。