torch.load

torch.load是一个PyTorch函数，可以用于从磁盘加载序列化的对象（例如模型）。 它接受一个文件路径作为输入并返回对象。 例如，在加载保存的模型时，可以使用以下代码：

model = torch.load('saved_model.pt')

该函数还可以使用map_location参数将对象加载到指定设备上。例如：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('saved_model.pt', map_location=device)

相关问题

torch.load 报错

根据引用[1]和引用[2]的内容，你遇到的报错可能是因为你尝试使用torch.load()加载一个不是由torch.save()保存的对象。torch.load()是用来加载由torch.save()存储的对象的方法。它使用Python的unpickling工具来处理存储的对象。如果你尝试加载一个不是由torch.save()保存的对象，就会引发异常。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 确保你使用torch.save()正确保存了对象。你可以使用torch.save(model, 'save.pt')来保存整个模型，或者使用torch.save(model.state_dict(), 'save.pt')来保存训练好的权重。
2. 确保你使用torch.load()加载的是由torch.save()保存的对象。你可以使用torch.load('save.pt')来加载整个模型，或者使用model.load_state_dict(torch.load("save.pt"))来加载训练好的权重。

希望这些方法能够帮助你解决torch.load报错的问题。如果问题仍然存在，你可以尝试在错误处向前溯源打断点，并逐步进行调试。

torch.load方法

`torch.load()`方法是PyTorch中用于加载序列化的对象的函数，可以将保存在磁盘上的模型加载到内存中。该函数的语法如下：

torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '...'>)

其中，参数`f`是文件路径或文件对象，`map_location`是可选参数，用于将存储在`f`中的张量映射到指定的设备，`pickle_module`是可选参数，用于指定pickle模块。

下面是一个使用`torch.load()`方法加载模型的例子：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 使用模型进行预测
output = model(input)