如果模型是load进来的 怎么办
时间: 2024-03-08 09:51:10 浏览: 56
如果您想使用已经训练好的模型,您可以使用PyTorch提供的torch.load()函数加载模型参数。例如,您可以将模型保存在.pt文件中,然后使用以下代码加载模型:
```
import torch
from my_model import MyModel
model = MyModel() # 实例化模型
model.load_state_dict(torch.load('my_model.pt')) # 加载模型参数
```
请注意,这里的`my_model.pt`是您保存模型的文件名,您需要将其替换为您的实际文件名。同时,如果您的模型代码与加载代码不在同一个文件中,您可能需要进行一些适当的调整。
相关问题
使用 C++ 编写支持多模型调用的动态连接库,并将 ONNX 模型加载进来,并编译生成dll与注释供其他程序使用
下面是一个简单的C++代码示例,用于加载ONNX模型并将其包装为动态链接库(DLL)以供其他程序使用:
```c++
#include <iostream>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
// 加载ONNX模型的函数
Ort::Session LoadModel(const std::string& model_path)
{
Ort::Session session(nullptr);
Ort::SessionOptions session_options;
Ort::ThrowOnError(OrtCreateSessionOptions(&session_options));
Ort::ThrowOnError(OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CPU(session_options, 0));
Ort::ThrowOnError(session.Load(model_path.c_str(), session_options));
return session;
}
// 在DLL中导出的函数
extern "C" __declspec(dllexport) int RunModel(float* input_data, float* output_data)
{
try
{
// 加载模型
Ort::Session session = LoadModel("path/to/your/onnx/model");
// 获取模型输入和输出的信息
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::TypeInfo type_info = session.GetInputTypeInfo(0);
auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
std::vector<int64_t> input_shape = tensor_info.GetShape();
// 创建输入和输出张量
size_t input_tensor_size = sizeof(float) * input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3];
size_t output_tensor_size = sizeof(float) * output_shape[1] * output_shape[2] * output_shape[3];
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data, input_tensor_size, input_shape.data(), input_shape.size());
Ort::Value output_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, output_data, output_tensor_size, output_shape.data(), output_shape.size());
// 运行模型
Ort::ThrowOnError(session.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, input_names.data(), &input_tensor, 1, output_names.data(), &output_tensor, 1));
// 打印输出
float* output_pointer = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
for (int i = 0; i < output_shape[1] * output_shape[2] * output_shape[3]; i++)
{
std::cout << output_pointer[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
catch (const Ort::Exception& ex)
{
std::cerr << ex.what() << std::endl;
return -1;
}
}
```
这个示例代码包括一个名为`LoadModel`的函数,用于加载ONNX模型,并将其包装在一个名为`RunModel`的导出函数中。在`RunModel`函数中,我们首先加载模型,然后获取模型输入和输出的信息。接下来,我们创建输入和输出张量,并将输入数据传递给输入张量。最后,我们运行模型,将输出张量传递给输出数据,并返回0表示模型运行成功。
要将此代码编译为DLL,您可以使用Visual Studio或其他C++编译器。在Visual Studio中,您可以执行以下步骤:
1. 创建一个空的Win32控制台应用程序项目。
2. 添加源文件`model_runner.cpp`到项目中。
3. 在项目属性中,选择`配置属性>常规`,将配置类型更改为`动态库(.dll)`。
4. 编译项目。
5. 将生成的DLL文件复制到其他程序可以访问的位置。
现在您已经创建了一个支持多模型调用的动态链接库,可以将其用于其他C++程序中。
vivado如何load波形文件wcfg
在Xilinx Vivado设计环境中,加载波形文件(.wcfg)通常是在创建或编辑硬件模型(Hardware Description Language, HDL)的测试 benches时进行的。以下是加载wcfg文件的基本步骤:
1. **打开项目**:
首先,确保你已经打开了包含待测试模块的Vivado工程。
2. **找到Test Bench**:
寻找并打开相关的TB (Test Bench) 文件,通常是`.v`或`.sv`格式的Verilog/VHDL源文件,这包含了对DUT (Design Under Test) 的测试部分。
3. **添加波形文件到设计**:
在TB文件中,使用`addwave`命令或者`initial begin`块内的`$readmemh`/$readmemb指令,将wcfg文件包含进来。例如:
```verilog
$readmemh("testbench_behav.wcfg", mem);
```
4. **设置信号映射**:
确保波形文件中的信号与你的DUT中相应的信号相对应。如果`wcfg`里有自定义的数据结构,可能还需要适当地解码它们。
5. **运行仿真**:
完成上述步骤后,你可以选择Simulate > Run Simulation,然后在Simulator Configuration对话框中选择合适的仿真类型(如Elaborate, Simulate, etc.),接着开始执行,波形数据会在仿真过程中显示出来。
如果你遇到关于文件路径的问题,确保提供的是相对于当前工程目录或者环境变量中的绝对路径。