torch.load verbose

对于torch.load函数，它没有一个直接的verbose参数来控制加载过程的详细程度。然而，你可以使用print语句来输出一些加载过程中的相关信息，以实现类似的效果。下面是一个示例：

import torch

def load_model(path):
    print("Loading model from:", path)
    model = torch.load(path)
    print("Model loaded successfully!")
    return model

model_path = "path/to/your/model.pth"
loaded_model = load_model(model_path)

在上面的示例中，我们自定义了一个load_model函数来加载模型，并在加载前后分别输出了相关信息。你可以根据自己的需求修改输出内容和格式。

相关问题

# 加载 一个 预先 的策略 policy.load_state_dict(torch.load(args.resume_path, map_location=args.device)) print("Loaded agent from: ", args.resume_path) import torchvision policy.eval() # 将模型转换成ONNX格式 input_shape = 24 input_names = ["input"] output_names = ["output"] dynamic_axes = {"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}} torch.onnx.export(policy, torch.randn(*input_shape), "policy.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes) 根据上述的的代码改进，这个训练模型的输入形状为24

根据代码，这个训练模型的输入形状为24。在将模型转换成ONNX格式时，使用了torch.randn(*input_shape)作为输入，其中*input_shape表示将input_shape这个元组拆分成单独的参数传递给函数。因此，输入张量的形状为(24,)，即一维张量，其中包含24个元素。在此基础上，将模型转换为ONNX格式，并输出到文件"policy.onnx"中。同时，使用dynamic_axes参数指定了动态维度，即将输入和输出的第0个维度标记为"batch"，以便在推理时可以接受变长的批次大小。

import torch import torchvision # Load the PyTorch model model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # Export the model to ONNX format dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)这段代码如何

这段代码是将预训练的 ResNet18 模型从 PyTorch 格式导出到 ONNX 格式的代码。

首先通过 `import` 语句导入了 PyTorch 和 torchvision 库。然后使用 `torchvision.models.resnet18(pretrained=True)` 语句加载了一个预训练的 ResNet18 模型。

接下来使用 `torch.onnx.export` 函数将该模型转换为 ONNX 格式并保存到指定文件名为 "resnet18.onnx" 的文件中。其中第一个参数是要导出的模型，第二个参数是该模型的输入数据，第三个参数是导出的 ONNX 文件名，`verbose=True` 表示在导出过程中打印详细信息。

最后，定义了一个 `dummy_input` 变量，它是一个随机生成的输入数据张量，形状为 `(1, 3, 224, 224)`，用于导出 ONNX 格式的模型的输入数据。