pytorch中从指定.pth开始训练的代码
时间: 2024-02-10 19:10:57 浏览: 27
在PyTorch中,可以使用`torch.load()`函数加载预训练的模型参数,然后将其作为模型的初始化参数进行训练。以下是一个指定.pth开始训练的示例代码:
python
import torch
import torch.nn as nn
torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# ...
def forward(self, x):
# ...
return x
# 加载预训练的模型参数
pretrained_dict = torch.load('path/to/pretrained.pth')
model_dict = MyModel().state_dict()
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
model_dict.update(pretrained_dict)
# 初始化模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(model_dict)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
# ...
```
在上面的示例代码中,我们首先定义了一个MyModel类作为我们的模型,并在其中定义了模型的结构。接着,我们使用`torch.load()`函数加载预训练的模型参数,并将其与我们定义的模型参数进行合并,以便用于初始化模型。然后,我们定义了损失函数和优化器,并使用常规的训练循环对模型进行训练。