torch+load

`torch.load()`是PyTorch中用于加载模型和张量的函数。它可以从磁盘上的文件中加载序列化的对象，并将其反序列化为内存中的Python对象。以下是一个示例：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 加载张量
tensor = torch.load('tensor.pt')

在上面的示例中，`model.pth`和`tensor.pt`是保存在磁盘上的文件名。`torch.load()`函数会自动根据文件的扩展名来确定如何加载对象。

需要注意的是，`torch.load()`函数默认情况下会将对象加载到CPU上。如果要将对象加载到GPU上，可以使用`torch.load()`函数的`map_location`参数。例如：

model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))

这将把模型加载到名为"cuda"的GPU设备上。

相关问题

torch。load

torch.load是PyTorch中的一个函数，用于加载保存在文件中的模型或张量数据。\[1\]该函数的格式为torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args)，其中f是文件路径，map_location是一个可选参数，用于指定加载的数据在哪个设备上运行，pickle_module是一个可选参数，用于指定使用的pickle模块，**pickle_load_args是其他可选参数。\[2\]

下面是一些使用torch.load的例子：
1. torch.load('tensors.pt')：将所有张量加载到CPU上。
2. torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cpu'))：将所有张量加载到CPU上，使用一个函数来指定设备。
3. torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage)：将所有张量加载到GPU上。
4. torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))：将张量从GPU 1映射到GPU 0。
5. torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})：从io.BytesIO对象加载张量。
6. torch.load(buffer)：使用'ascii'编码进行反序列化加载模块。
7. torch.load('module.pt', encoding='ascii')：加载一个使用'ascii'编码的模块。\[3\]

总之，torch.load函数可以用于加载保存在文件中的模型或张量数据，并且可以通过map_location参数指定加载的数据在哪个设备上运行。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.load()](https://blog.csdn.net/weixin_48697962/article/details/125989432)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Torch】torch.load( )系列语句解读解读,易学易用](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/126804182)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [1.torch.load()函数介绍](https://blog.csdn.net/clhmliu/article/details/127905607)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

torch.load 报错

根据引用[1]和引用[2]的内容，你遇到的报错可能是因为你尝试使用torch.load()加载一个不是由torch.save()保存的对象。torch.load()是用来加载由torch.save()存储的对象的方法。它使用Python的unpickling工具来处理存储的对象。如果你尝试加载一个不是由torch.save()保存的对象，就会引发异常。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 确保你使用torch.save()正确保存了对象。你可以使用torch.save(model, 'save.pt')来保存整个模型，或者使用torch.save(model.state_dict(), 'save.pt')来保存训练好的权重。
2. 确保你使用torch.load()加载的是由torch.save()保存的对象。你可以使用torch.load('save.pt')来加载整个模型，或者使用model.load_state_dict(torch.load("save.pt"))来加载训练好的权重。

希望这些方法能够帮助你解决torch.load报错的问题。如果问题仍然存在，你可以尝试在错误处向前溯源打断点，并逐步进行调试。