model = torch.load("model_27_0.81.pth",DEVICE)
时间: 2024-05-23 13:14:42 浏览: 24
As an AI language model, I don't have access to your local files. However, assuming that you have a PyTorch model saved in a file named "model_27_0.81.pth" and you have defined your device as "DEVICE", running the above code will load the saved model onto the specified device.
相关问题
model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path))
model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path)) 是将.pth文件中保存的模型权重加载到当前模型中的操作。
在这个操作中,使用torch.load()函数加载.pth文件,并将加载的权重通过model_ft.load_state_dict()函数加载到当前模型中。.pth文件通常包含了已经训练好的模型的权重参数,通过加载这些权重,可以将之前训练好的模型复原到当前模型中,以便进行后续的推理、评估或继续训练。
注意,加载.pth文件时需要确保当前模型的结构与保存模型时的结构一致,否则会出现维度不匹配的错误。因此,在加载模型权重时,建议先构建与保存模型相同结构的模型对象,再将权重加载进去。
model = torch.load('./model_state_dict.pth')之后,如何打印到控制台
如果你只是想查看模型的结构,可以使用`print()`函数来打印模型的`state_dict()`,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型结构
print(model.state_dict())
```
如果你想查看整个模型的信息,可以使用`print()`函数来打印模型的字符串表示,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型信息
print(model)
```
这将打印出模型的字符串表示,其中包括模型的结构和参数信息。如果你有任何其他问题,请随时告诉我。