pytorch加载模型
时间: 2023-10-04 12:09:52 浏览: 45
PyTorch加载模型的一般步骤如下:
1. 导入必要的库。
```python
import torch
import torch.nn as nn
```
2. 定义模型类。
```python
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
3. 创建模型实例。
```python
model = MyModel()
```
4. 加载模型参数。
```python
model.load_state_dict(torch.load('path/to/model.pt'))
```
其中,`path/to/model.pt` 是模型参数文件的路径。
5. 使用模型进行推理。
```python
input_data = torch.randn(1, 10) # 输入数据
output = model(input_data) # 模型推理
```
以上是一个简单的示例,实际上,模型加载的过程可能因为模型类型和训练方式的不同而有所不同。