torch.load和torch.load可以连接吗
时间: 2024-06-13 22:09:50 浏览: 26
根据提供的引用内容,torch.save()和torch.load()分别用于保存和加载PyTorch模型。它们是独立的命令,不能直接连接在一起使用。torch.save()用于将模型保存到文件中,而torch.load()用于从文件中加载模型。如果要在不同的程序中使用已保存的模型,则需要在新程序中使用torch.load()加载该模型。
相关问题
torch.load和load_state_dict
torch.load和load_state_dict是PyTorch中用于加载模型参数的两种方法。
torch.load函数可以用来加载整个模型的状态字典或者是已保存的模型文件。它会将模型的参数和其他状态加载到内存中,并返回一个字典对象。你可以在加载完毕后使用这个字典对象来访问模型的参数。
load_state_dict方法是一个模型对象的方法,它可以加载预先保存的模型参数。它将一个已经保存的状态字典作为输入,并将其加载到模型中。这意味着你需要先创建一个空的模型对象,然后使用load_state_dict方法将参数加载进去。
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。
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