netG = torch.load(modelpath, map_location=lambda storage, loc: storage) netG.eval() torch.no_grad()

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。

etg, netd = NetG(opt), NetD(opt) map_location = lambda storage, loc: storage if opt.netd_path: print(opt.netd_path) netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) if opt.netg_path: netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 定义优化器和损失 optimizer_g = t.optim.Adam(netg.parameters(), opt.lr1, betas=(opt.beta1, 0.999)) optimizer_d = t.optim.Adam(netd.parameters(), opt.lr2, betas=(opt.beta1, 0.999)) criterion = t.nn.BCELoss().to(device) # 真图片label为1，假图片label为0 # noises为生成网络的输入 true_labels = t.ones(opt.batch_size).to(device) fake_labels = t.zeros(opt.batch_size).to(device) fix_noises = t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1).to(device) noises = t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1).to(device) errord_meter = AverageValueMeter() errorg_meter = AverageValueMeter() epochs = range(opt.max_epoch)的含义

这段代码是对生成对抗网络中的生成器和判别器进行初始化，并设置优化器、损失函数以及真实和虚假图片的标签等。

1. NetG和NetD是两个神经网络，分别代表生成器和判别器。通过传入opt参数，初始化两个网络，并在GPU或CPU上进行训练。

2. 如果opt.netd_path和opt.netg_path不为空，则加载之前训练好的网络参数。

3. 定义Adam优化器和二元交叉熵损失函数，并将它们移动到GPU或CPU上。

4. 定义真实和虚假图片的标签，以及用于生成网络的输入噪声。

5. 定义AverageValueMeter类的实例，用于计算每个epoch的平均损失值。

6. 定义训练的epoch数，用于控制训练的次数。

最终将这些参数和实例返回，用于后续的GAN训练。