model = CNN() # 读取模型 model.load_state_dict(torch.load("weight/drive_cnn.pth"))
时间: 2024-05-18 19:12:28 浏览: 21
这段代码是用于加载已经训练好的CNN模型的权重。首先,我们需要实例化一个CNN模型,即将CNN类实例化得到一个model对象。接着,我们使用torch.load()函数来加载已经训练好的模型权重,其中"weight/drive_cnn.pth"是模型权重保存的路径。加载权重的过程会将模型的参数更新为已经训练好的参数。最终我们得到的model对象就是一个已经训练好的CNN模型,可以用于进行预测。
相关问题
model = resnet50(num_classes=2) # load model weights model_weight_path = "./resNet50.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu')) model.eval()
这段代码是在 PyTorch 中加载预训练的 ResNet50 模型,并载入预训练的模型权重。具体来说,它包括以下步骤:
1. `resnet50(num_classes=2)`:创建一个 ResNet50 模型实例,并设置 `num_classes=2` 表示输出类别数为 2,因为该模型是用于二分类任务。
2. `model_weight_path = "./resNet50.pth"`:设置模型权重文件的路径,即预训练的 ResNet50 模型的权重文件。
3. `model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path,map_location='cpu'))`:使用 PyTorch 的 `load_state_dict()` 函数加载预训练的模型权重。其中 `torch.load()` 函数将模型权重文件加载到内存中,并使用 `load_state_dict()` 函数将其赋值给模型实例。
4. `model.eval()`:将模型设置为评估模式,即不进行梯度计算和反向传播,只进行前向传播计算输出结果。
这些步骤将预训练的 ResNet50 模型加载到内存中,并准备好进行预测。可以使用该模型对图像进行分类等机器学习任务。
model = torch.load('./model_state_dict.pth')之后,如何打印到控制台
如果你只是想查看模型的结构,可以使用`print()`函数来打印模型的`state_dict()`,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型结构
print(model.state_dict())
```
如果你想查看整个模型的信息,可以使用`print()`函数来打印模型的字符串表示,例如:
```python
import torch
from my_model import MyModel # 导入你的模型类
model = MyModel() # 创建你的模型实例
model.load_state_dict(torch.load('./model_state_dict.pth'))
# 打印模型信息
print(model)
```
这将打印出模型的字符串表示,其中包括模型的结构和参数信息。如果你有任何其他问题,请随时告诉我。
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