perfect pth powers
时间: 2023-05-02 17:04:54 浏览: 65
b'perfect pth powers' 指的是一个数可以写成另一个数的 p 次方的形式,其中 p 是大于 1 的整数。这个数同时也被称为“完全 p 次方数”。例如,8 是完全 3 次方数,因为它可以写成 2 的 3 次方的形式。
相关问题
pth文件
.pth文件是PyTorch中模型的保存格式,它包含了PyTorch模型的权重参数和网络结构等信息。.pth文件可以用来恢复训练好的模型,或者在其他程序中加载已经训练好的模型,进行预测或fine-tuning等操作。
在PyTorch中,可以使用`torch.save()`函数将模型保存为.pth文件,例如:
```python
import torch
# 定义模型
model = ...
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pth')
```
其中,`model.state_dict()`返回模型的所有权重参数,`'my_model.pth'`是保存的文件名。
要加载.pth文件中的模型,可以使用`torch.load()`函数,例如:
```python
import torch
# 加载模型
model_state_dict = torch.load('my_model.pth')
model = ...
# 将权重参数加载到模型中
model.load_state_dict(model_state_dict)
```
其中,`model`是定义好的模型,`model.load_state_dict()`函数将.pth文件中的权重参数加载到模型中。
pth onnx
.pth和.onnx都是模型文件的扩展名,但是它们表示不同的模型格式。.pth文件是PyTorch模型的保存格式,而.onnx文件是Open Neural Network Exchange模型的保存格式。.pth文件保存了训练好的PyTorch模型的权重和结构,而.onnx文件保存了模型的权重、结构和计算图。.onnx文件可以跨平台使用,可以在其他深度学习框架上加载和运行,例如TensorFlow、Caffe2、MXNet等。
如果你想要将一个训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式,可以使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式,然后将导出的.onnx文件保存下来。当你需要在其他框架上加载模型时,可以使用ONNX运行时加载.onnx文件。
如果你有一个训练好的ONNX模型,并想要将其转换为PyTorch模型,可以使用onnx模块中的函数将ONNX模型加载到PyTorch中,然后将模型的参数复制到新模型中。例如,下面的代码演示了如何将一个ONNX模型转换为PyTorch模型:
```
import onnx
import torch
import numpy as np
# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("model.onnx")
# 将ONNX模型转换为PyTorch模型
input_names = [node.name for node in onnx_model.graph.input]
output_names = [node.name for node in onnx_model.graph.output]
dynamic_axes = {name: {0: "batch_size"} for name in input_names + output_names}
pytorch_model = onnx_to_pytorch(onnx_model, dynamic_axes=dynamic_axes)
# 加载模型参数
weights = []
for i in range(len(pytorch_model.state_dict().keys())):
weight_name = list(pytorch_model.state_dict().keys())[i]
weight_shape = pytorch_model.state_dict()[weight_name].shape
weight_data = np.array(onnx_model.graph.initializer[i].float_data).reshape(weight_shape)
weights.append(torch.from_numpy(weight_data))
pytorch_model.load_state_dict(dict(zip(pytorch_model.state_dict().keys(), weights)))
# 保存PyTorch模型
torch.save(pytorch_model, "model.pth")
```
在这个例子中,我们首先加载了一个ONNX模型,并使用onnx_to_pytorch函数将其转换为PyTorch模型。然后,我们加载了ONNX模型的参数,并将其复制到新的PyTorch模型中。最后,我们使用torch.save函数将PyTorch模型保存为.pth文件。