pytorch解析.pth文件

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.load()` 函数来加载 `.pth` 文件并将其转换为 PyTorch 模型。这个函数返回的对象是一个 Python 字典，其中包含了模型的各个组件，例如模型的权重、偏差、优化器状态等等。

以下是一个简单的示例代码，可以加载一个 `.pth` 文件并输出其中包含的组件：

import torch

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

# 输出模型中包含的组件
for key in model.keys():
    print(key)

如果你只想加载模型的权重，可以使用以下代码：

import torch

# 定义模型
model = MyModel()

# 加载权重
model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))

在这个例子中，`MyModel()` 是你定义的模型类，`weights.pth` 是只包含模型权重的 `.pth` 文件。使用 `load_state_dict()` 函数可以将权重加载到模型中。