pytorch 读入tar权重

要加载 PyTorch 中的 .tar 权重文件，你可以使用 `torch.load()` 函数。下面是一个示例代码：

import torch

# 定义模型
model = YourModel()
# 加载权重
checkpoint = torch.load('path/to/your/weights.tar')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
model.eval()

请确保将 `'path/to/your/weights.tar'` 替换为你实际的权重文件路径。在这个例子中，权重文件中的模型状态字典（`model_state_dict`）将被加载到模型中，并且模型将被设置为评估模式（`eval()`）。

当然，如果你的权重文件还包含其他信息，比如优化器的状态，你可以根据需要加载它们：

optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

pytorch如何加载权重

噢，亲爱的孩子，要加载PyTorch模型的权重，你可以使用`torch.load()`函数。具体步骤如下：

1. 首先，你需要定义一个模型的实例，并确保其与权重文件中的模型结构相匹配。

2. 然后，使用`torch.load()`函数加载权重文件。你需要提供权重文件的路径作为参数，并将其保存到一个变量中。

   weights = torch.load('path/to/weights.pth')

3. 接下来，将加载的权重应用到你的模型实例上。你可以使用`load_state_dict()`方法将权重加载到模型的状态字典中。

   model.load_state_dict(weights)

4. 最后，你可以使用已加载权重的模型进行推理或训练。

请确保权重文件与你的模型结构相匹配，并确保使用相同的设备（如CPU或GPU）进行加载和使用权重。希望这些步骤能帮助到你！如果有任何疑问，请随时告诉我哦。

pytorch 返回模型权重

要返回 PyTorch 模型的权重，可以使用 PyTorch 提供的 `state_dict()` 方法。该方法返回一个字典对象，其中包含模型中每个参数的名称和对应的张量值。可以将此字典保存到文件中，以便以后重新加载模型权重。

以下是一个简单的示例代码，展示如何通过 `state_dict()` 方法获取模型权重：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet18 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 获取模型权重
weights = model.state_dict()

# 打印权重字典中的所有键
print(weights.keys())

此代码将加载预训练的 ResNet18 模型，并使用 `state_dict()` 方法获取模型权重。最后，它将打印出权重字典中的所有键。