torch.load()
时间: 2023-11-06 21:02:55 浏览: 30
torch.load()函数是PyTorch中的一个方法,它用于加载已经保存的模型。在PyTorch中,我们可以使用torch.save()方法将模型保存到磁盘上,并使用torch.load()方法从磁盘加载模型。这个函数的具体实现可以在torch/serialization.py文件中找到。通常情况下,保存的模型文件的扩展名为.pt或.pth。
相关问题
torch.load
torch.load是一个PyTorch函数,可以用于从磁盘加载序列化的对象(例如模型)。 它接受一个文件路径作为输入并返回对象。 例如,在加载保存的模型时,可以使用以下代码:
```
model = torch.load('saved_model.pt')
```
该函数还可以使用map_location参数将对象加载到指定设备上。例如:
```
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('saved_model.pt', map_location=device)
```
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。