pt文件加载,只保存了模型的参数
时间: 2023-10-04 14:10:32 浏览: 71
是的,通常情况下,PyTorch保存的.pt或.pth文件只包含模型的参数,而不包含模型的结构定义或其他额外信息。因此,在加载模型时,需要先创建一个与原始模型结构完全相同的模型实例,并将加载的参数赋值给这个实例。具体来说,可以按照以下步骤进行:
1. 定义一个与原始模型结构完全相同的模型实例,例如:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 定义一个与原始模型结构完全相同的模型实例
model = models.resnet18()
```
2. 加载保存的模型参数,将其赋值给新的模型实例,例如:
```python
# 加载保存的模型参数
state_dict = torch.load("model.pt")
# 将参数赋值给新的模型实例
model.load_state_dict(state_dict)
```
这样,就可以成功加载保存的模型参数,并将其应用于新的模型实例中。需要注意的是,加载的参数必须与新的模型结构完全匹配,否则可能会导致加载失败或者加载后的模型表现不佳。
相关问题
pt文件加载代码
在PyTorch中,可以使用torch.load()函数来加载.pt或.pth文件,如下所示:
```python
import torch
# 加载.pt文件
model = torch.load("model.pt")
# 加载.pth文件
model = torch.load("model.pth")
```
需要注意的是,加载文件时需要确保模型的定义与保存时的定义完全一致,否则可能会导致加载失败或者加载后的模型表现不佳。此外,如果在保存模型时使用了GPU,那么在加载模型时需要将其转换为CPU模式,可以通过在load函数中指定map_location参数来实现,如下所示:
```python
# 将模型转换为CPU模式加载
model = torch.load("model.pt", map_location=torch.device('cpu'))
```
如何将pytorch整个模型的结构和参数一起保存为.pt文件
您可以使用PyTorch中的torch.save()函数将整个模型的结构和参数保存为.pt文件。具体步骤如下:
1. 定义模型并加载参数
2. 使用torch.save()函数将模型的结构和参数保存为.pt文件
以下是示例代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 定义模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 加载参数
model.load_state_dict(torch.load('resnet18.pth'))
# 保存模型
torch.save(model, 'resnet18.pt')
```
在上面的代码中,我们使用了预训练的ResNet18模型,并加载了预训练的参数。然后,我们使用torch.save()函数将整个模型的结构和参数保存为.resnet18.pt文件。
注意:在加载模型时,我们需要使用torch.load()函数来加载.pt文件。