Pytorch读取网络权重的方法

时间: 2023-03-25 08:03:17 浏览: 67
你可以使用Pytorch中的torch.load()函数来读取网络权重。例如,如果你的权重保存在文件"model.pth"中,你可以使用以下代码来加载它: ``` import torch model = YourModel() # 创建你的模型 model.load_state_dict(torch.load("model.pth")) # 加载权重 ``` 其中,YourModel()是你定义的模型类,load_state_dict()函数用于加载权重。
相关问题

pytorch读取网络框架和读取权重

要加载一个预训练模型,你需要知道模型的结构和权重参数。通常情况下,这些信息会以不同的文件形式保存。 要加载模型结构,你需要用到PyTorch中的`torch.nn.Module`。如果你有模型结构的代码,你可以直接使用该代码来创建模型对象。如果你已经将模型结构保存到文件中,则可以使用`torch.load()`函数加载该文件,然后使用其中存储的模型对象生成模型。 要加载模型权重,你需要使用`torch.load()`函数加载包含权重的文件。当你加载权重时,你需要确保模型结构与权重是兼容的,否则加载权重将会失败。一般情况下,你需要先创建一个模型对象,然后再加载权重。你可以使用`model.load_state_dict()`函数将权重加载到模型中,其中`model`是你要加载权重的模型对象。 下面是一个简单的示例代码,演示了如何加载模型结构和权重: ```python import torch import torchvision.models as models # 加载预训练模型的结构 model = models.resnet18(pretrained=False) # 加载预训练模型的权重 state_dict = torch.load('resnet18.pth') model.load_state_dict(state_dict) ``` 在这个例子中,我们使用了PyTorch中内置的ResNet-18模型作为示例,首先创建了一个模型对象,然后从文件中加载了预训练模型的权重。请注意,我们在加载权重之前将`pretrained`参数设置为`False`,以确保不会自动下载预训练模型。

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: ```python 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。

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