torch.load函数
时间: 2023-11-06 19:43:59 浏览: 35
torch.load函数是PyTorch中的一个函数,用于加载已经保存的模型或张量。它可以从磁盘中加载保存的二进制文件,并将其反序列化为PyTorch中的对象。
该函数的基本语法如下:
```python
torch.load(filepath, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>)
```
参数说明:
- `filepath`:保存模型或张量的文件路径。
- `map_location`:可选参数,指定将模型加载到哪个设备上。默认为None,表示加载到原始设备上。如果模型在其他设备上训练,可以使用该参数将其加载到当前设备上。
- `pickle_module`:可选参数,指定用于反序列化的pickle模块,默认为Python内置的pickle模块。
该函数返回一个包含已加载对象的Python字典或指定的对象本身。
示例用法:
```python
# 加载模型
model = torch.load('model.pt')
# 加载张量
tensor = torch.load('tensor.pt')
# 加载模型并将其加载到CPU上
model = torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu'))
```
需要注意的是,加载模型时,需要保证模型的定义与保存时一致,否则可能会出现错误。
相关问题
torch.load函数返回值
根据引用\[1\]和引用\[2\],torch.load函数的返回值是一个包含加载的对象的Python字典。这个字典包含了模型的参数和其他相关信息。具体返回的内容取决于你加载的对象是什么。例如,如果你加载的是一个训练好的模型,返回的字典可能包含模型的权重和其他训练参数。如果你加载的是一个预训练的模型,返回的字典可能包含模型的结构和预训练的权重。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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.hub.load()函数的使用——联网加载权重以及如何加载本地权重](https://blog.csdn.net/qq_37346140/article/details/127433960)[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 ]
torch.save函数
torch.save函数是PyTorch中用于将模型或者张量保存到文件的函数。它的语法如下:
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>, pickle_protocol=2)
其中,obj是要保存的对象,可以是模型、张量或者其他可序列化的Python对象;f是保存的文件路径;pickle_module是用于序列化的模块,默认为pickle;pickle_protocol是序列化协议的版本,默认为2。
使用torch.save函数可以将模型保存到文件,以便以后加载和使用。例如,可以使用以下代码保存一个训练好的模型:
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
这将把模型的参数保存到名为'model.pth'的文件中。在以后需要使用模型时,可以使用torch.load函数加载模型参数并构建模型。