pytorch --ckpt
时间: 2023-10-03 09:05:12 浏览: 86
根据引用的内容,使用PyTorch Lightning加载ckpt文件可以通过以下代码实现:
```python
import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.plugins.io import TorchCheckpointIO as tcio
# 实例化自己的model
nn_model = A()
ckpt_path = 'abc.ckpt'
trainer = pl.Trainer(resume_from_checkpoint=ckpt_path)
tc = tcio()
ckpt_dict = tc.load_checkpoint(path=ckpt_path)
```
而根据引用的内容,如果你想要在加载ckpt文件后获得一些ckpt里的信息,例如当前的epoch,你可以使用`Trainer.current_epoch`属性来获取。但需要注意的是,`current_epoch`属性只会在继续训练的循环开始后才更新。如果你希望在循环开始之前就使用它,你可以使用`nn_model.load_from_checkpoint`函数来加载ckpt并获得相关信息。
至于你提到的`pytorch --ckpt`部分,根据提供的引用内容来看,没有详细说明这个部分的内容。如果你可以提供更多的上下文或相关引用,我可以给出更准确的答案。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 163, in <module> main(args.epochs, args.batch_size, args.patch_size, args.lr, args.data_dir, args.ckpt_dir, args.gpu_id, args.vis_dir) File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 37, in main assert len(train_low_data_names) != 0 AssertionError
这个错误是由一个断言(assert)语句引起的。在您的代码中,断言确保了一个条件的真实性。如果断言的条件为 False,则会引发 AssertionError 异常。
在这个特定的例子中,断言 `len(train_low_data_names) != 0` 没有得到满足,即训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度为 0。这意味着没有提供任何训练数据。
要解决这个问题,您需要确保在执行断言之前,训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 中有至少一个元素。您可以检查路径是否正确、文件是否存在以及数据是否被正确加载。
如果您需要进一步的帮助,请提供更多的代码和上下文信息。
pytorch加载ckpt模型
可以使用以下代码加载ckpt模型:
```python
import torch
model = YourModel() # 实例化模型
checkpoint = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth') # 加载ckpt文件
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # 加载模型参数
```
其中,`YourModel()`需要替换成你自己的模型类名,`path/to/your/checkpoint.pth`需要替换成你自己的ckpt文件路径。