如何将pth文件中的参数导出
时间: 2024-03-27 13:41:24 浏览: 12
您可以使用 PyTorch 提供的 `state_dict()` 方法将模型参数导出到一个字典中,然后使用 Python 的 `pickle` 模块将字典保存为一个 pth 文件。
以下是一个示例代码:
```python
import torch
import pickle
# 加载预训练模型
model = torch.load('model.pth')
# 导出参数到一个字典中
state_dict = model.state_dict()
# 保存字典为 pth 文件
with open('params.pth', 'wb') as f:
pickle.dump(state_dict, f)
```
此时,您将得到一个名为 `params.pth` 的文件,其中包含了模型的所有参数。
相关问题
我想将pth文件中的参数导入C代码
要将 PTH 文件中的参数导入到 C 代码中,您需要执行以下步骤:
1. 将 PTH 文件加载到 Python 中,并将其转换为 PyTorch 的模型对象。
```python
import torch
model = torch.load('model.pth')
```
2. 将模型参数导出到一个字典中。
```python
state_dict = model.state_dict()
```
3. 以文本格式保存字典到文件中。
```python
with open('params.txt', 'w') as f:
for key, value in state_dict.items():
f.write(f'{key}\n')
f.write(f'{value}\n')
```
4. 将保存的文本文件加载到 C 代码中,并解析出模型参数。
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAX_KEY_LEN 256
int main() {
FILE* f = fopen("params.txt", "r");
char key[MAX_KEY_LEN];
while (fgets(key, MAX_KEY_LEN, f) != NULL) {
// 去掉行尾的换行符
key[strlen(key) - 1] = '\0';
// 读取参数值
float value;
fscanf(f, "%f", &value);
// 在这里处理参数
// ...
// 跳过下一行的空行
fgetc(f);
}
fclose(f);
return 0;
}
```
在 C 代码中,您需要使用类似于上面的代码来解析保存的文本文件,并将参数值转换为 C 语言的数据类型,然后将其用于您的应用程序中。
pytorch导出训练参数到txt文件
要将PyTorch模型的训练参数导出到txt文件中,可以使用以下代码:
```
import torch
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 实例化模型
model = MyModel()
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
# 导出模型参数到txt文件
with open('model_params.txt', 'w') as f:
for param_tensor in model.state_dict():
f.write(f'{param_tensor}\n')
f.write(f'{model.state_dict()[param_tensor].numpy()}\n')
```
在这个例子中,我们首先定义了一个简单的线性模型`MyModel`,它包含一个输入特征数为10,输出特征数为1的线性层。然后,我们实例化这个模型并保存训练好的参数到`model_params.pth`文件中。接着,我们加载模型参数,并将它们导出到`model_params.txt`文件中。具体来说,我们使用`state_dict()`方法来获取模型的参数字典,然后遍历这个字典并将每个参数的名称和数值写入txt文件中。
需要注意的是,这个例子中我们使用了`numpy()`方法将PyTorch Tensor对象转换为NumPy ndarray对象。如果你想要导出的是Tensor对象,可以直接将`numpy()`方法去掉。另外,对于一些特殊的Tensor对象,如稀疏张量(sparse tensor)等,可能需要进行一些额外的处理才能正确地导出它们的数值。