pytorch 返回模型权重

要返回 PyTorch 模型的权重，可以使用 PyTorch 提供的 `state_dict()` 方法。该方法返回一个字典对象，其中包含模型中每个参数的名称和对应的张量值。可以将此字典保存到文件中，以便以后重新加载模型权重。

以下是一个简单的示例代码，展示如何通过 `state_dict()` 方法获取模型权重：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet18 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 获取模型权重
weights = model.state_dict()

# 打印权重字典中的所有键
print(weights.keys())

此代码将加载预训练的 ResNet18 模型，并使用 `state_dict()` 方法获取模型权重。最后，它将打印出权重字典中的所有键。

相关问题

pytorch 查看模型

在 PyTorch 中查看模型有多种方法。首先，可以使用`print(model)`命令将模型的结构打印出来，显示每一层的名称和参数数量。这对于简单的模型结构是很有帮助的。

另外，可以使用`model.parameters()`方法查看模型中的参数。这将返回一个迭代器，包含模型中每个层的参数。可以通过遍历迭代器并打印参数的形状来查看每个参数张量的维度。

还可以使用`model.state_dict()`方法获得模型的状态字典。状态字典是一个 Python 字典对象，将每个模型参数的名称映射到其对应的张量。可以通过打印字典的键和对应的张量形状来查看模型的参数和权重。

此外，可以使用`summary`库来查看模型的详细信息，包括每一层的输出形状和参数数量。需要先安装`torchsummary`库，然后使用`from torchsummary import summary`导入库。调用`summary(model, input_size)`函数，其中`model`是模型实例，`input_size`是输入张量的形状。该函数将打印出每一层的信息，包括参数数量和输出形状。

总之，以上是几种常用的方法来查看 PyTorch 模型的方法。选择最适合你的情况和模型的方法来检查模型结构、参数和详细信息。

pytorch保存模型

在 PyTorch 中，可以使用以下代码来保存模型：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

在上面的代码中，`model.state_dict()` 返回当前模型的所有参数和权重，`torch.save()` 将其保存到名为 `model.pth` 的文件中。

如果需要重新加载保存的模型，可以使用以下代码：

import torch

# 定义模型
model = ...

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

在上面的代码中，`torch.load()` 从文件中加载模型的参数和权重，`model.load_state_dict()` 将其加载到模型中。