torch.load(loadFilename)
时间: 2023-11-06 13:45:56 浏览: 32
您好!对于您的问题,`torch.load(loadFilename)`是一个用于加载PyTorch模型或张量的函数。它接受一个文件名作为输入,并返回保存在该文件中的对象。
使用`torch.load()`函数可以加载之前使用`torch.save()`函数保存的模型或张量。以下是一个使用示例:
```python
import torch
# 指定模型文件名
loadFilename = 'model.pt'
# 加载模型
model = torch.load(loadFilename)
# 使用加载的模型进行推理或训练
```
请注意,加载的模型需要与之前保存时使用的模型结构相同。否则,可能会导致错误或无法正常加载模型。
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model.load_state_dict(torch.load('./%s/net_params_%d.pkl' %
model.load_state_dict(torch.load('./%s/net_params_%d.pkl' % (filename, epoch)))
这行代码的作用是从指定路径加载模型的参数。其中,'./%s/net_params_%d.pkl'是一个格式化字符串,用于指定加载参数文件的路径和文件名。字符串中的%s和%d是占位符,分别对应于filename和epoch变量的值。
接下来,torch.load()函数用于加载保存的模型参数。参数文件的路径和文件名由格式化字符串的值确定。加载的参数会被存储在一个字典中。
最后,model.load_state_dict()函数将加载的参数字典加载到模型中。这样,模型的参数就被更新为之前保存的参数值。
torch.hub.load('argman/EAST' ] No such file or directory:
这个错误可能是由于您的代码无法找到您需要下载的模型。请确保您已正确输入模型的名称和参数,并且模型存在于指定的URL中。
如果您确定模型名称和参数正确,您可以尝试手动下载模型并加载参数,例如:
```python
import torch
import urllib.request
# 下载模型参数
url = 'https://github.com/argman/EAST/releases/download/1.0/east_resnet50.tar.gz'
filename = 'east_resnet50.tar.gz'
urllib.request.urlretrieve(url, filename)
# 解压模型文件
import tarfile
tar = tarfile.open(filename, 'r:gz')
tar.extractall()
tar.close()
# 加载模型参数
model = torch.load('east_resnet50.pth')
```
这个方法手动下载模型参数,并使用Python的`tarfile`库解压文件。然后,您可以使用`torch.load`函数加载模型参数。