model.module.state_dict()加载模型
时间: 2024-05-10 21:18:46 浏览: 7
`model.module.state_dict()` 用于返回包含模型所有可学习参数的字典,其中每个键都是参数的名称,对应的值是参数的张量。在使用多GPU训练模型时,需要使用 `model.module` 来获取模型实例,而非 `model`。
可以使用以下代码将保存的模型参数加载到模型中:
```python
state_dict = torch.load(PATH)
model.module.load_state_dict(state_dict)
```
其中,`PATH` 是保存模型参数的文件路径,`state_dict` 是加载的模型参数字典,`model.module.load_state_dict(state_dict)` 将加载的模型参数赋值给模型。
相关问题
nn.module.load_state_dict()
`nn.Module.load_state_dict()`是PyTorch中的一个函数,用于将参数和缓冲区从`state_dict`拷贝到当前模块及其子模块中。如果`strict`参数为True,则`state_dict`的键必须与当前模块的`state_dict()`函数返回的键完全匹配。
以下是一个示例,演示了如何使用`nn.Module.load_state_dict()`函数加载模型的参数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 5)
# 创建一个模型实例
model = MyModel()
# 保存模型参数到state_dict
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 创建一个新的模型实例
new_model = MyModel()
# 加载模型参数
new_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 验证参数是否成功加载
print(new_model.state_dict() == model.state_dict()) # 输出:True
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个简单的模型`MyModel`,然后创建了一个模型实例`model`。我们将模型的参数保存到`model.pth`文件中。接下来,我们创建了一个新的模型实例`new_model`,并使用`load_state_dict()`函数加载了之前保存的参数。最后,我们验证了参数是否成功加载。
model.module.state_dict()
model.module.state_dict()是PyTorch中的一个函数,用于返回模型的参数字典。其中,model是一个PyTorch模型对象,module是模型的一个子模块。该函数返回的是一个字典,其中包含了模型中所有可学习参数的名称和对应的值。这个函数通常用于保存和加载模型参数,以便在训练和测试过程中使用。