torch怎么看已经保存好的模型的代码
时间: 2024-05-15 10:20:03 浏览: 13
如果已经保存了模型,可以使用以下代码来加载模型并查看其中的代码:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('saved_model.pth')
# 查看模型代码
print(model)
```
其中,`saved_model.pth`是保存的模型文件路径。如果模型是以`state_dict`的形式保存的,可以使用以下代码加载模型:
```python
import torch
from my_model import MyModel
# 创建模型实例
model = MyModel()
# 加载state_dict
state_dict = torch.load('saved_model.pth')
# 加载state_dict到模型中
model.load_state_dict(state_dict)
# 查看模型代码
print(model)
```
其中,`MyModel`是你自己定义的模型类,`saved_model.pth`是保存的模型文件路径。
相关问题
maddpg中用torch保存模型
maddpg算法使用PyTorch进行实现,因此可以使用PyTorch提供的保存模型的方法来保存maddpg模型。具体实现可以参考以下代码:
```python
import torch
# 假设你已经定义好了maddpg模型并训练完成
model = MADDPG()
# 定义保存路径和文件名
save_path = './models/maddpg.pth'
# 使用PyTorch提供的保存模型的方法
torch.save(model.state_dict(), save_path)
```
在上述代码中,`model.state_dict()`可以获取到模型的所有参数,`torch.save()`可以将这些参数保存到指定的路径中,从而实现模型的保存。当需要加载模型时,可以使用以下代码:
```python
import torch
# 假设你已经定义好了maddpg模型
model = MADDPG()
# 定义加载路径和文件名
load_path = './models/maddpg.pth'
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load(load_path))
```
在上述代码中,`torch.load()`可以将保存的模型参数加载到模型中,从而实现模型的加载。
如何保存torch模型
您可以使用torch.save()将PyTorch模型保存到磁盘。以下是示例代码:
```python
import torch
# 创建模型
model = MyModel()
# 训练模型 ...
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
在上面的代码中,我们使用了torch.save()函数将训练好的模型保存到名为'model.pth'的文件中。如果您需要保存整个模型(包括结构和所有参数),则可以使用torch.save(model, 'model.pth')。
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