查看pth模型

.pth模型文件是PyTorch中保存模型的一种常见格式，可以通过以下代码来加载和查看.pth文件中的模型信息：

import torch

# 加载.pth文件
model = torch.load('model.pth')

# 查看模型结构
print(model)

# 查看模型参数
for name, param in model.named_parameters():
    print(name, param)

这段代码首先使用`torch.load()`函数加载.pth文件中的模型，并将其存储在变量`model`中。然后，通过`print()`函数输出模型的结构信息，可以看到模型的各个层以及它们的参数。最后，使用一个循环遍历模型的所有参数，并打印出每个参数的名称和数值。

需要注意的是，如果你的模型是在GPU上训练的，那么在加载.pth文件时，需要指定`map_location`参数将模型参数映射到CPU上，例如：

model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

相关问题

怎么查看pth模型结构

要查看.pth模型的结构，可以使用PyTorch内置的torchsummary库。首先，需要安装torchsummary库。可以使用以下命令安装：

!pip install torchsummary

然后，可以使用以下代码来查看.pth模型的结构：

import torch
from torchsummary import summary

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 打印模型结构
summary(model, input_size=(input_channels, input_height, input_width))

其中，`model.pth`是.pth模型文件的路径，`input_channels`、`input_height`、`input_width`是输入张量的通道数、高度和宽度。这段代码将打印出模型的结构，包括每一层的输入形状、输出形状和参数数量。

如何查看pth格式模型输入要求

如果想要查看.pth格式模型的输入要求，你可以使用PyTorch提供的torchsummary库。这个库可以用来显示模型的概要信息，包括输入和输出的维度大小等。

你可以按照以下步骤来使用torchsummary库：

1. 安装torchsummary库：可以使用以下命令来安装：

   pip install torchsummary

2. 导入torchsummary库：

   from torchsummary import summary

3. 加载.pth格式的模型：

   model = torch.load('path/to/your/model.pth')

4. 查看模型的概要信息：

   summary(model, input_size=(input_channels, input_height, input_width))

其中，input_channels、input_height和input_width分别表示输入数据的通道数、高度和宽度。这些信息可以从你的数据集中获取。

执行以上步骤后，你就可以看到模型的概要信息，包括每个层的名称、输入和输出的维度大小等。