.state_dict()
时间: 2024-01-15 08:15:54 浏览: 21
.state_dict()是PyTorch中的一个函数,用于返回包含模型、优化器等网络模块的参数和缓冲区的字典。它是一个包含键值对的Python字典,其中键是参数或缓冲区的名称,值是对应的张量。
在深度学习中,模型的参数指的是其学习到的权重和偏置等可调整的参数。.state_dict()函数允许我们保存和加载模型的参数,从而方便地在训练和测试之间切换或共享模型。
使用.state_dict()函数可以方便地保存和加载模型的参数。通过调用torch.save(model.state_dict(), PATH)可以将模型的参数保存到文件中,文件的格式通常为".pt"或".pth"。而通过调用model.load_state_dict(torch.load(PATH))可以加载并恢复模型的参数。
相关问题
torch.state_dict
`torch.state_dict`是一个Python字典对象,它将每个层映射到其参数张量。它只包含可训练的参数和缓冲区(如BN的均值和方差)。`state_dict`对象可以用来保存和加载模型的参数。可以使用`torch.save()`函数将其保存到磁盘上,也可以使用`torch.load()`函数将其加载回来。在保存和加载模型时,需要使用相同的`state_dict`对象。
下面是一个使用`torch.save()`函数保存模型参数的例子:
```python
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
...
}, PATH)
```
下面是一个使用`torch.save()`函数保存模型参数的例子:
```python
PATH="./***.pt"
torch.save(model.state_dict(), PATH)
```
model.state_dict
model.state_dict()是一个函数,用于获取模型中的所有参数,包括可学习参数和不可学习参数。其返回值是一个有序字典(OrderedDict),其中键是参数的名称,值是对应参数的张量。通过使用model.state_dict(),可以获取模型中所有的权重参数、偏置参数以及一些其他参数,如Batch Normalization层的running mean和running var等。这个函数对于保存和加载模型的参数非常有用。
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