torch.load加载data.pt文件

为了加载data.pt文件，可以使用以下代码：

import torch

# 加载data.pt文件
data = torch.load('data.pt')

# 输出data的类型和形状
print(type(data))
print(data.shape)

其中，'data.pt'是要加载的文件名，需要和当前代码文件在同一目录下。输出结果将显示data的类型和形状，可以根据需要进一步处理。

相关问题

torch.jit.load()

torch.jit.load()是PyTorch中的一个函数，用于加载经过torch.jit.save()保存的模型。该函数接受一个路径参数，指定保存模型的文件路径，并返回加载后的模型对象。通常在加载模型后，需要通过调用model.eval()方法将模型设置为评估模式。。

该函数的使用有三种方法，可以根据具体情况选择：
1. 使用默认的CPU设备加载模型：model = torch.jit.load(path)。
2. 在GPU上加载模型：设定特定的设备，如loc = torch.device('cuda:0')，然后使用map_location参数指定加载设备: model = torch.jit.load(path, map_location=loc＊＊＊

当使用torch.load()加载模型参数时，如果出现类似"xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)"的错误提示，可能是因为误用了torch.load()函数，应该使用torch.jit.load()来加载模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.jit保存，加载模型](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/115539086)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [xxx.pth或者xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?问题解决](https://blog.csdn.net/dgxl22/article/details/120768772)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

torch.load()

torch.load() is a function in PyTorch that is used to load saved models or tensors from disk. It takes a file path as input and returns a Python object containing the saved data. The file format can be either a binary format (e.g. .pt, .pth) or a text format (e.g. .json).

Here's an example usage of torch.load():

import torch

# load a saved tensor from disk
tensor = torch.load('saved_tensor.pt')

# load a saved model from disk
model = torch.load('saved_model.pt')