check_point = torch.load(model_path,map_location=device) model_state=check_point['state_dict']

时间: 2024-05-21 07:16:54 浏览: 175
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check_point

这段代码的作用是从指定路径加载一个已经训练好的模型，并且将其参数加载到当前的设备上。具体而言，这里使用了PyTorch中的torch.load函数来加载模型，其中model_path参数指定了模型的存储路径，map_location参数指定了模型应该被加载到哪个设备上（例如CPU或GPU）。加载完成后，我们可以通过访问字典check_point['state_dict']来获得模型的参数。这些参数可以被用来进行预测或者继续训练模型。
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

今天小编就为大家分享一篇pytorch 状态字典:state_dict使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device) load_key, no_load_key, temp_dict = [], [], {} for k, v in pretrained_dict.items(): if k in model_dict.keys() and np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v): temp_dict[k] = v load_key.append(k) else: no_load_key.append(k) model_dict.update(temp_dict) model.load_state_dict(model_dict)

然后，调用 torch.load 函数加载预训练模型的权重文件，并将结果保存到 pretrained_dict 变量中。接着，根据需要和不需要加载的权重的键，创建 load_key、no_load_key 和 temp_dict 变量。然后，对于 pretrained_...

def restore(self, save_path, model=None): if model is None: model = self.alg.model checkpoint = torch.load(save_path,map_location=torch.device('cpu')) # import pdb # pdb.set_trace() # a = torch.load_state_dict(checkpoint) model.load_state_dict(checkpoint)

这段代码是用来从指定路径 save_path 中加载模型参数到 model 中的。如果没有指定 model，则默认使用 self.alg.model。这个方法使用了 PyTorch 的 load() 方法来加载保存的模型参数。map_location 参数...

import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

在 test_on_img_() 和 test_on_img() 函数中，首先通过 torch.load() 函数加载预训练模型的参数，然后使用 AOD 类实例化模型，并将预训练的参数加载到模型中。接着，代码将输入的图像转换为 PyTorch 中的 ...

load_from = os.path.join(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description, f"self_supervised_seed_{SEED}", "saved_models")) chkpoint = torch.load(os.path.join(load_from, "ckp_last.pt"), map_location=device) pretrained_dict = chkpoint["model_state_dict"] model_dict = model.state_dict()解释这段代码

2. torch.load() 方法读取指定路径下的保存好的模型文件 ckp_last.pt，然后将其加载到内存中，map_location 参数指定了计算设备。 3. pretrained_dict 是从模型文件中加载到的模型参数。chkpoint 是一个字典...

# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()

首先使用attempt_load()函数加载FP32模型，并检查输入图片的大小。如果half参数为True，则将模型转换为FP16精度。接下来，判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要，就加载一个现有的分类器或者创建一个新...

逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)

model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')将指定路径的模型加载到model_state_dict变量中，并指定将其加载到CPU上。 modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)将...

def __init__(self, model_path): self.model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) self.model.eval()

这段代码是ChitGPT模型的初始化函数。它接受一个模型路径作为参数，使用PyTorch的torch.load函数将模型加载...map_location=torch.device('cpu')指定了将模型加载到CPU上，这是因为如果没有GPU可以使用，程序就会崩溃。

class Extractor(object): def __init__(self, model_path, use_cuda=True): self.net = Net(reid=True) self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and use_cuda else "cpu" state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device(self.device))[ 'net_dict'] self.net.load_state_dict(state_dict) logger = logging.getLogger("root.tracker") logger.info("Loading weights from {}... Done!".format(model_path)) self.net.to(self.device) self.size = (64, 128) self.norm = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

- model_path：预训练模型的路径。 - use_cuda：是否使用 GPU 进行计算。 在构造函数中，首先实例化一个 Net 类的对象，将参数 reid 设置为 True，表示需要进行特征提取。然后根据 use_cuda 参数决定使用 ...

pretrained_dict = torch.load(model_path)['state_dict']

torch.load(model_path)会加载模型参数文件，返回一个字典类型的对象，其中包含了模型的各个参数。['state_dict']是获取字典中的参数字典，因为模型参数保存在state_dict中。最后，将参数字典赋值给...

saved_state_dict = torch.load(snapshot_path, map_location='cpu')，这行代码改成gpu

saved_state_dict = torch.load(snapshot_path, map_location='cuda:0') 如果你希望在多个 GPU 上运行模型，可以指定其他的 GPU 编号，例如 'cuda:1'。如果你的机器上没有 GPU，可以将 map_location 设置为...

为以下每句代码做注释：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 使用载入的模型进行推理，并输出预测结果 with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = ...

weights_path = "./resNet50.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码使用了torch.load函数从weights_path中加载预训练的模型权重，并使用model.load_state_dict函数将这些权重应用到model中。需要注意的是，map_location参数用于指定模型应该被加载到哪个设备上，...

model = resnet50(num_classes=1) state_dict = torch.load(opt.model_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(state_dict['model']) if (not opt.use_cpu): model.cuda() model.eval()的含义

2. 从指定路径 opt.model_path 加载预训练模型的权重参数 state_dict。 3. 将加载的权重参数 state_dict 加载到模型中。 4. 如果不使用 CPU 运行，则将模型放到 GPU 上。 5. 将模型设置为评估模式，即不进行训练...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() # 在不进行梯度计算的情况下，使用模型进行预测 with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict ...

model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()

3. model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))：使用 PyTorch 的 load_state_dict() 函数加载预训练的模型权重。其中 torch.load() 函数将模型权重文件加载到内存中，并使用 ...

model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

这段代码的作用是从指定路径 weights_path 加载预训练模型的参数，并将它们放在当前代码所在的设备上（通过 map_location 参数指定）。一般来说，预训练模型的参数都比较大，因此我们常常需要从本地或云端下载...

state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model']

其中，cfg.test_model是模型文件的路径，map_location='cpu'表示将模型加载到CPU上，['model']表示从保存模型的字典中获取模型参数。加载完成后，可以将state_dict赋值给模型的对应参数，从而恢复模型的状态。

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