check_point = torch.load(model_path,map_location=device) model_state=check_point['state_dict']
时间: 2024-05-21 13:16:54 浏览: 7
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。
相关问题
pretrained_dict = torch.load(model_path)['state_dict']
这行代码是加载预训练模型的权重参数。`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`pretrained_dict`变量。
解释weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')
这段代码用于加载预训练的PyTorch模型权重,并将其存储在weights_dict字典中。具体来说,它使用了PyTorch的torch.load()函数来从指定的路径中加载模型权重。其中,torch.load()函数的第一个参数是一个包含模型权重的.pth文件的路径。第二个参数map_location='cpu'表示将模型权重加载到CPU内存中。如果不指定map_location参数,则默认将模型加载到GPU内存中(如果可用)。最终,加载的模型权重会以一个字典的形式存储在weights_dict中。字典的key是权重的名称,value是一个PyTorch的张量(Tensor),代表该权重的值。我们可以通过这个字典来获取和设置模型权重的值。需要注意的是,加载权重的模型结构必须与保存权重的模型结构相同,否则会出现权重维度不匹配的错误。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)