如何调用保存好的pytorch模型
时间: 2023-09-11 19:09:01 浏览: 81
您可以使用PyTorch中的torch.load()函数来加载已保存的模型。您需要将模型的路径和名称传递给该函数。示例代码如下:
```
import torch
# 定义模型类
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 实例化模型
model = MyModel()
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 加载模型
loaded_model = MyModel()
loaded_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
```
请注意,加载模型的代码必须与保存模型的代码位于同一程序中。如果您需要在不同的程序中加载模型,则需要将模型状态字典保存为.pth或.pt文件,并将该文件复制到要加载模型的程序中。
相关问题
如何保存训练好的pytorch模型并调用
保存训练好的PyTorch模型可以使用torch.save()函数。可以将模型以文件的形式保存在本地磁盘上,以便以后重新加载。例如,要保存名为model的PyTorch模型,可以使用以下代码:
```
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
要加载已保存的模型,可以使用torch.load()函数。例如,要加载名为model.pth的模型,可以使用以下代码:
```
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
```
这将加载已保存的模型参数并将其应用于模型中。
pytorch 如何保存模型并调用模型
要保存 PyTorch 模型,你可以使用 `torch.save()` 方法。下面是一个保存和加载模型的示例代码:
保存模型:
```python
import torch
# 假设模型的名称为 model
# 保存模型的路径和文件名
path = "model.pt"
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), path)
```
加载模型:
```python
import torch
# 假设模型的名称为 model
# 加载模型的路径和文件名
path = "model.pt"
# 实例化模型类
model = ModelClass(*args, **kwargs)
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load(path))
```
请确保在加载模型之前,你已经定义了与保存模型时相同的模型类,并且使用相同的参数来实例化模型类。这样可以确保加载的模型参数能够正确地应用于模型。
另外,你也可以使用 `torch.save()` 函数直接保存整个模型(包括模型结构和参数):
```python
torch.save(model, path)
```
加载整个模型时,可以使用 `torch.load()` 函数:
```python
model = torch.load(path)
```
需要注意的是,加载整个模型时,你需要保证加载的设备与保存模型时的设备相同。如果需要在不同设备间迁移模型,可以使用 `torch.load()` 函数的 `map_location` 参数来指定设备。例如:
```python
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load(path, map_location=device)
```
这样可以将模型加载到可用的设备上。