obloader使用map
时间: 2023-07-28 12:06:23 浏览: 73
在使用 `obloader` 加载模型时,可以通过 `map` 参数来指定需要加载的模型参数。`map` 是一个字典,其中键为模型参数的名称,值为需要加载的权重。
例如,假设你有一个模型 `MyModel`,它有两个参数 `weight1` 和 `weight2`,你想要从预先训练好的权重文件中加载 `weight1` 的权重,而 `weight2` 的权重则随机初始化。你可以这样使用 `obloader`:
```python
import obloader
from my_model import MyModel
model = MyModel()
weights = {'weight1': 'path/to/pretrained/weight1.pth'}
obloader.load_state_dict(model, weights, map={'weight2': None})
```
在上面的示例中,`weight1` 的权重将从文件 `path/to/pretrained/weight1.pth` 中加载,而 `weight2` 的权重将被随机初始化。注意,我们将 `map` 参数设置为 `{'weight2': None}`,这意味着我们不想从任何文件中加载 `weight2` 的权重,而是要将其随机初始化。
相关问题
obloader中使用map例子
假设你有一个包含多个模型的 PyTorch 模型文件,每个模型都有一个唯一的名称,你可以使用 Python 中的 `map` 函数来创建一个字典,将每个模型的名称与其 PyTorch 模型对象映射起来。
以下是一个例子,假设你的模型文件名为 `model1.pt`, `model2.pt` 和 `model3.pt`,分别包含名为 `model1`, `model2` 和 `model3` 的 PyTorch 模型。你可以使用以下代码将它们加载到一个字典中:
```python
import torch
model_names = ['model1', 'model2', 'model3']
model_files = ['model1.pt', 'model2.pt', 'model3.pt']
# 使用 map 函数将模型名称和模型文件名映射起来
models = dict(map(lambda name, file: (name, torch.load(file)), model_names, model_files))
# 使用字典中的模型对象进行推理
output = models['model1'](input_tensor)
```
在这个例子中,`map` 函数接受三个参数:一个函数 `lambda name, file: (name, torch.load(file))`,以及两个可迭代的对象 `model_names` 和 `model_files`。`lambda` 函数将两个输入参数 `name` 和 `file` 映射为一个包含名称和模型对象的元组 `(name, torch.load(file))`。`map` 函数将这个元组作为结果返回,最后用 `dict` 函数将它们转换为一个字典对象 `models`。
如何使用map
在C++中,map是一种关联容器,用于存储键值对。可以用以下步骤使用map:
1. 在程序中引入map头文件:`#include <map>`
2. 定义map对象:`std::map<key_type, value_type> my_map;`
其中,key_type表示键的类型,value_type表示值的类型。
3. 插入键值对:
可以使用insert()函数插入键值对,例如:
```
my_map.insert(std::make_pair(key, value));
```
或者使用下标运算符[]插入键值对,例如:
```
my_map[key] = value;
```
4. 访问键值对:
可以使用下标运算符[]或者at()函数访问键值对,例如:
```
value_type value = my_map[key];
value_type value = my_map.at(key);
```
5. 遍历map:
可以使用迭代器遍历map中的所有键值对,例如:
```
for (auto it = my_map.begin(); it != my_map.end(); ++it) {
key_type key = it->first;
value_type value = it->second;
// do something with key and value
}
```
以上是使用map的基本步骤,还有其他函数和用法可以根据需要进行学习和使用。
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