torch。load

torch.load是PyTorch中的一个函数，用于加载保存在文件中的模型或张量数据。\[1\]该函数的格式为torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args)，其中f是文件路径，map_location是一个可选参数，用于指定加载的数据在哪个设备上运行，pickle_module是一个可选参数，用于指定使用的pickle模块，**pickle_load_args是其他可选参数。\[2\]

下面是一些使用torch.load的例子：
1. torch.load('tensors.pt')：将所有张量加载到CPU上。
2. torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cpu'))：将所有张量加载到CPU上，使用一个函数来指定设备。
3. torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage)：将所有张量加载到GPU上。
4. torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))：将张量从GPU 1映射到GPU 0。
5. torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})：从io.BytesIO对象加载张量。
6. torch.load(buffer)：使用'ascii'编码进行反序列化加载模块。
7. torch.load('module.pt', encoding='ascii')：加载一个使用'ascii'编码的模块。\[3\]

总之，torch.load函数可以用于加载保存在文件中的模型或张量数据，并且可以通过map_location参数指定加载的数据在哪个设备上运行。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.load()](https://blog.csdn.net/weixin_48697962/article/details/125989432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Torch】torch.load( )系列语句解读解读,易学易用](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/126804182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [1.torch.load()函数介绍](https://blog.csdn.net/clhmliu/article/details/127905607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]