self.net.load_state_dict(torch.load('logs/ep100-loss0.067-val_loss0.058.pth',map_location=device),False)
时间: 2024-04-13 07:25:07 浏览: 10
您好!关于您的问题,您正在尝试加载一个名为'ep100-loss0.067-val_loss0.058.pth'的模型权重文件,并将其应用于您的网络。使用`torch.load()`函数可以加载模型权重文件,其中的参数`map_location`用于指定设备。
在这里,您将权重加载到`self.net`网络中,但是由于我无法访问您的代码,所以不能提供太多帮助。请确保您的模型架构与加载的权重相匹配,并且设备与训练时的设备一致。
如果您有其他问题,可以继续提问。
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。
self.model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))
这段代码用于加载保存在 `best_model_path` 中的模型参数到 `self.model` 中。`load_state_dict()` 方法是 PyTorch 中用于加载模型参数的函数。它接受一个包含模型参数的字典,并将这些参数复制到模型中。
具体来说,`torch.load(best_model_path)` 会加载保存在 `best_model_path` 路径下的模型参数字典。然后,`load_state_dict()` 方法将该字典中的参数复制到 `self.model` 中,从而更新模型的参数。
以下是一个示例:
```python
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义模型的结构
model = MyModel()
best_model_path = 'path/to/best_model.pt'
model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))
```
在这个示例中,我们定义了一个名为 `MyModel` 的模型类,并创建了一个模型实例 `model`。然后,我们使用 `load_state_dict()` 方法加载保存在 `best_model_path` 路径下的模型参数到 `model` 中。
需要注意的是,在加载模型参数之前,确保定义了与保存模型相同的模型结构,并且 `best_model_path` 是正确的模型保存路径。否则,加载过程可能会失败或产生错误。