pretrained_dict = torch.load(model_path)['state_dict']
时间: 2023-10-30 11:31:12 浏览: 39
这行代码是加载预训练模型的权重参数。`torch.load(model_path)`会加载模型参数文件,返回一个字典类型的对象,其中包含了模型的各个参数。`['state_dict']`是获取字典中的参数字典,因为模型参数保存在`state_dict`中。最后,将参数字典赋值给`pretrained_dict`变量。
相关问题
load_state_dict和torch.load的用法
`load_state_dict`和`torch.load`都是PyTorch中用于加载模型参数的函数,但是它们的使用方式略有不同。
`load_state_dict`是一个模型对象的方法,用于将一个预训练好的模型的参数加载到当前模型中。具体使用方式如下:
```python
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
```
其中,`PATH`是预训练模型的路径,`torch.load`函数会返回一个包含模型参数的字典,然后通过`load_state_dict`方法将这些参数加载到当前模型中。
而`torch.load`函数则是直接将整个模型加载到内存中,具体使用方式如下:
```python
model = torch.load(PATH)
```
其中,`PATH`是模型的路径,`torch.load`函数会返回一个包含整个模型的对象,可以直接使用。
需要注意的是,使用`load_state_dict`方法时,当前模型的结构必须与预训练模型的结构完全一致,否则会出现参数维度不匹配的错误。而使用`torch.load`函数则不需要考虑模型结构的问题,但是需要注意模型的版本问题,如果预训练模型的版本与当前PyTorch版本不兼容,也会出现加载失败的情况。
model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path))
model_ft.load_state_dict(torch.load(pth_path)) 是将.pth文件中保存的模型权重加载到当前模型中的操作。
在这个操作中,使用torch.load()函数加载.pth文件,并将加载的权重通过model_ft.load_state_dict()函数加载到当前模型中。.pth文件通常包含了已经训练好的模型的权重参数,通过加载这些权重,可以将之前训练好的模型复原到当前模型中,以便进行后续的推理、评估或继续训练。
注意,加载.pth文件时需要确保当前模型的结构与保存模型时的结构一致,否则会出现维度不匹配的错误。因此,在加载模型权重时,建议先构建与保存模型相同结构的模型对象,再将权重加载进去。