torch.load('model.pth')

This is a Python command that loads a PyTorch model saved in a file called 'model.pth'. This command can be used to load a pre-trained model in PyTorch for further evaluation or fine-tuning. The loaded model can be stored in a variable and used for prediction or other tasks.

相关问题

torch.jit.load和torch.load

`torch.jit.load` 和 `torch.load` 是PyTorch库中的两个用于加载训练好的模型的功能，但它们之间存在一些差异。

`torch.load()` 可以加载保存的PyTorch模型状态（包括参数、优化器状态等），通常适用于非图模式（non-graph mode）下的模型。当你直接传递一个文件路径时，它期望的是一个.pth文件，这是标准的PyTorch模型保存格式。

然而，`torch.jit.load()` 是用来加载 TorchScript（一种可执行的模型格式）模型的。这意味着它是针对图模式（graph mode）的，主要用于序列化已经通过 `torch.jit.script()` 或 `torch.jit.trace()` 编译过的模型。这个函数对输入路径的要求比较严格，不能直接接受文件的绝对路径，因为它期望模型文件与调用它的脚本文件在同一目录下，或者是一个相对路径。

如果你有一个TorchScript模型文件，你可以这样加载：

# 假设你的模型文件名为model.pt
# 而你的脚本文件在同一个目录下
model = torch.jit.load("model.pt")

如果不在同一目录，你可能需要调整工作目录或者使用相对路径来解决这个问题：

import os
os.chdir(os.path.dirname(__file__))  # 设置到当前脚本所在的目录

model = torch.jit.load("model.pt")  # 使用相对路径

torch.load函数怎么用

`torch.load()`函数是PyTorch库中用于加载先前保存的模型、状态字典（state_dict）或者其他数据（如优化器的状态）的工具。它主要用于在训练过程结束后存储模型，然后在测试或继续训练时重新加载模型以节省时间。以下是基本的用法：

import torch

# 想要加载的模型文件路径
file_path = 'path_to_your_model.pth'

# 使用torch.load()加载模型
if torch.cuda.is_available():
    # 如果有可用的GPU，尝试加载到GPU
    model = torch.load(file_path, map_location='cuda')
else:
    # 否则加载到CPU
    model = torch.load(file_path)

# 如果模型是分段的，比如包含多个模块，你可以指定哪个部分加载
# 示例：model = torch.nn.Sequential(*torch.load('file_path', map_location='cpu'))

# 状态字典通常包含在optimizers中
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer_state_dict.pth', map_location='cpu'))

# 或者直接加载整个保存的对象（例如，训练历史）
history = torch.load('training_history.pth', map_location='cpu')

# 训练过程中需要确保map_location参数匹配当前设备，否则会抛出错误