解释net.load_state_dict(torch.load(args.weight_path, map_location='cpu'), strict=False)
时间: 2024-05-23 21:14:42 浏览: 11
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。
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。
net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))
This line of code loads the state dictionary of a pre-trained PyTorch model from a specified file path, with the option to specify the device location for the loaded model.
- `torch.load(model_weight_path)` loads the state dictionary from the file path specified by `model_weight_path`.
- `map_location='cpu'` specifies that the loaded model should be moved to the CPU if it was originally trained on a GPU. This is useful if you do not have access to a GPU or if you want to test the model on a CPU.
Assuming `net` is the PyTorch model you want to load the weights into, this line of code would load the pre-trained weights into `net`.
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