net.load_state_dict(torch.load(modelpath,map_location=lambda storage,loc:storage))
时间: 2024-05-28 19:12:09 浏览: 29
这段代码是用来加载PyTorch模型的权重参数。其中,`modelpath`是保存模型权重的文件路径,`map_location`参数是一个函数,用于指定模型的加载位置。如果`map_location`参数不指定,则模型将默认加载到CPU上。如果指定了`map_location`参数,则模型将加载到指定的设备上(例如GPU)。
具体来说,`torch.load`函数会返回一个包含模型的权重参数的字典对象,然后通过`load_state_dict`方法将这些权重参数加载到模型中。这样,就可以直接使用已经训练好的模型来进行推理或继续训练了。
相关问题
net.load_state_dict(torch.load(args.model_path, map_location=device))
这个问题属于计算机技术领域,我可以回答。这段代码是在Python中使用PyTorch框架中的load_state_dict()函数来加载预训练模型的权重参数,其中,torch.load()函数用于加载预先训练好的参数文件。map_location参数用于指定加载的参数文件所在的设备,例如GPU或CPU。
解释net.load_state_dict(torch.load(args.weight_path, map_location='cpu'), strict=False)
这行代码的作用是加载一个预训练模型的权重参数。torch.load()函数用于加载预训练模型的权重参数,参数args.weight_path指定了预训练模型的权重文件路径。map_location参数指定了权重参数的位置,这里设置为'cpu'表示将权重参数加载到CPU上,如果不指定该参数,则默认加载到GPU上。strict参数表示是否严格匹配预训练模型和当前模型的结构,如果strict=True,则预训练模型和当前模型的结构必须完全一致,否则会报错;如果strict=False,则预训练模型和当前模型的结构可以不完全一致,只要保证加载的权重参数名称相同即可。最终,net.load_state_dict()函数将预训练模型的权重参数加载到当前模型中。