net.load_state_dict(torch.load(args.model_path, map_location=device))

时间: 2023-10-30 21:42:12 浏览: 202
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

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。
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conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight'] model.conv1.weight.data.copy_(conv1_weight_state) 对于参数的训练性控制，可以通过遍历模型的参数并设置requires_grad属性来...
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hermite_dict.rar_dict matlab_hermite

this is generate the dictionary for hermite polynomials . can be use din compression sensing.

if args.checkpoint: if args.last: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) elif args.best: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model']) logger.best_auc = checkpoint['score'] start_epoch = checkpoint['epoch'] del checkpoint else: logger.best_auc = 0 start_epoch = 1

如果在训练时设置了 args.checkpoint 为 True，则会加载保存的 checkpoint 文件；否则，会将 logger.best_auc 初始化为 0，start_epoch 初始化为 1。其中，args.last 和 args.best 用于指定加载最后一个 ...

if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

接着，使用 torch.load() 函数加载权重文件，map_location=device 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类类别相关的权重（因为当前的模型可能与预训练模型的分类类别不同）。...

UnpicklingError Traceback (most recent call last) Input In [66], in <cell line: 36>() 30 Kcat_model = model.KcatPrediction(device, n_fingerprint, n_word, 2*dim, layer_gnn, window, layer_cnn, layer_output).to(device) 31 ##‘KcatPrediction’是一个自定义模型类，根据给定的参数初始化一个Kcat预测模型。使用了上述参数，如果要进行调参在此处进行 32 # directory_path = '../../Results/output/all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0/archive/data' 33 # file_list = os.listdir(directory_path) 34 # for file_name in file_list: 35 # file_path = os.path.join(directory_path,file_name) ---> 36 Kcat_model.load_state_dict(torch.load('MAEs--all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0.5--decay_interval10--weight_decay1e-6--iteration50.txt', map_location=device)) 37 ##表示把预训练的模型参数加载到Kcat_model里，‘torch.load’表示函数用于文件中加载模型参数的状态字典（state_dict）,括号内表示预训练参数的文件位置 38 predictor = Predictor(Kcat_model) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:815, in load(f, map_location, pickle_module, weights_only, **pickle_load_args) 813 except RuntimeError as e: 814 raise pickle.UnpicklingError(UNSAFE_MESSAGE + str(e)) from None --> 815 return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1033, in _legacy_load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) 1027 if not hasattr(f, 'readinto') and (3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2): 1028 raise RuntimeError( 1029 "torch.load does not work with file-like objects that do not implement readinto on Python 3.8.0 and 3.8.1. " 1030 f"Received object of type "{type(f)}". Please update to Python 3.8.2 or newer to restore this " 1031 "functionality.") -> 1033 magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) 1034 if magic_number != MAGIC_NUMBER: 1035 raise RuntimeError("Invalid magic number; corrupt file?") UnpicklingError: invalid load key, 'E'. 这个问题怎么解决

如果您使用的是不同版本的Python或torch，可能会导致pickle文件不兼容。请确保使用相同版本的Python和torch，并尝试重新生成模型参数文件。 3. 模型参数文件已被损坏。如果模型参数文件已被修改或损坏，可能无法...

https://github.com/weizhepei/CasRel中run.py解读

model.load_state_dict(torch.load(args.pretrain_path, map_location="cpu")) logging.info(f"load pre-trained model from {args.pretrain_path}") model.to(args.device) ### 训练模型 接下来，run.py...

详细说明如何被其他函数如何调用深度学习中训练生成的detect.py

model.load_state_dict(torch.load(opt.weights, map_location=device)['model']) else: # darknet format load_darknet_weights(model, opt.weights) model.to(device).eval() # Get dataloader dataset = ...
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