# 加载 一个 预先 的策略 policy.load_state_dict(torch.load(args.resume_path, map_location=args.device)) print("Loaded agent from: ", args.resume_path) import torchvision policy.eval() # 将模型转换成ONNX格式 input_shape = 24 input_names = ["input"] output_names = ["output"] dynamic_axes = {"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}} torch.onnx.export(policy, torch.randn(*input_shape), "policy.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes) 根据上述的的代码改进,这个训练模型的输入形状为24
时间: 2023-06-15 10:03:05 浏览: 45
根据代码,这个训练模型的输入形状为24。在将模型转换成ONNX格式时,使用了torch.randn(*input_shape)作为输入,其中*input_shape表示将input_shape这个元组拆分成单独的参数传递给函数。因此,输入张量的形状为(24,),即一维张量,其中包含24个元素。在此基础上,将模型转换为ONNX格式,并输出到文件"policy.onnx"中。同时,使用dynamic_axes参数指定了动态维度,即将输入和输出的第0个维度标记为"batch",以便在推理时可以接受变长的批次大小。
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。
解释net.load_state_dict(torch.load(args.weight_path, map_location='cpu'), strict=False)
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。
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