netG = torch.load(modelpath, map_location=lambda storage, loc: storage) netG.eval() torch.no_grad()
时间: 2024-05-21 15:14:47 浏览: 12
这段代码的作用是加载之前训练好的PyTorch模型,并将其设置为评估模式,同时关闭梯度计算以提高推理速度。
具体来说,`torch.load(modelpath, map_location=lambda storage, loc: storage)` 用于加载之前训练好的模型,其中 `modelpath` 是模型文件的路径。
`netG.eval()` 用于将模型设置为评估模式,这意味着模型中的一些层(如dropout、batch normalization)会被固定,不会被更新,而模型会输出最终的预测结果。
`torch.no_grad()` 用于关闭梯度计算,以提高推理速度。在评估模型时,我们不需要计算梯度,因为我们只需要使用模型进行前向传播来生成预测结果,而不需要通过反向传播来更新模型的参数。因此,关闭梯度计算可以减少计算量,提高推理速度。
相关问题
netG.load_state_dict( torch.load("./model/netG_streetview.pth", map_location=lambda storage, location: storage)["state_dict"])
这段代码是用来加载已经训练好的模型参数的。具体来说,它使用 `torch.load()` 函数加载了保存在文件 `./model/netG_streetview.pth` 中的模型参数,然后将这些参数加载到预定义的 `netG` 模型中。其中的 `map_location` 参数用于指定将模型加载到哪个设备上。如果写成 `map_location='cpu'`,则表示将模型加载到 CPU 上;如果写成 `map_location=torch.device('cuda:0')`,则表示将模型加载到 GPU 上的第 0 个设备上。最后,通过 `["state_dict"]` 的方式获取字典中存储的模型参数。
@t.no_grad() def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像,并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片,并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))的含义
这段代码是用于生成动漫头像的函数。该函数通过随机生成opt.gen_search_num个噪声,然后将这些噪声输入到生成器netg中,生成opt.gen_search_num张假图片。然后将这些假图片输入到判别器netd中,得到每张假图片在判别器中的得分scores,选出得分最高的opt.gen_num张假图片,保存到指定路径opt.gen_img中。其中,NetG和NetD分别是生成器和判别器的网络模型;opt.netg_path和opt.netd_path分别是生成器和判别器的权重参数保存路径;opt.gen_search_num是随机生成的噪声数量;opt.gen_mean和opt.gen_std分别是噪声的均值和标准差;opt.gen_num是选择得分最高的假图片数量;normalize和value_range分别是保存图片时的参数。