weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')
时间: 2024-05-27 11:07:57 浏览: 155
这行代码是用来加载PyTorch模型的权重参数的。其中,`weights_path`是指定保存权重参数的路径,`map_location='cpu'`则是指定将模型参数加载到CPU上。
具体来说,`torch.load()`函数会将保存在`weights_path`中的模型权重参数加载到内存中,并返回一个字典对象,其中包含了模型的所有参数。这个字典对象可以直接用来更新PyTorch模型的权重参数。
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解释weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu')
这段代码用于加载预训练的PyTorch模型权重,并将其存储在weights_dict字典中。具体来说,它使用了PyTorch的torch.load()函数来从指定的路径中加载模型权重。其中,torch.load()函数的第一个参数是一个包含模型权重的.pth文件的路径。第二个参数map_location='cpu'表示将模型权重加载到CPU内存中。如果不指定map_location参数,则默认将模型加载到GPU内存中(如果可用)。最终,加载的模型权重会以一个字典的形式存储在weights_dict中。字典的key是权重的名称,value是一个PyTorch的张量(Tensor),代表该权重的值。我们可以通过这个字典来获取和设置模型权重的值。需要注意的是,加载权重的模型结构必须与保存权重的模型结构相同,否则会出现权重维度不匹配的错误。
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])
`model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])`是一种加载预训练权重的方法,其中`torch.load(weights_path)`用于加载保存的权重文件,`['model']`表示从加载的字典中获取键为'model'的值,然后使用`model.load_state_dict()`将这些权重加载到模型中。
以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建一个模型
model = models.resnet18()
# 定义权重文件路径
weights_path = 'path/to/weights.pth'
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])
```
这段代码使用了`torchvision.models`中的`resnet18`模型作为示例,你可以根据自己的需求选择合适的模型。然后,通过`torch.load()`加载保存的权重文件,并使用`model.load_state_dict()`将权重加载到模型中。