在Pytorch中,可以使用torch.( )函数将保存后指定的文件导入。

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.load()` 函数将保存后指定的文件导入（反序列化）。该函数可以从指定的文件中读取 PyTorch 模型的参数，以及其他相关信息。具体语法如下：

torch.load('file_path')

其中，`file_path` 是模型参数所在的文件路径。需要注意的是，导入的模型参数需要与保存时的模型参数类型一致。如果导入的模型与当前代码的模型不一致，可能会导致错误。同时，导入的模型参数需要保存在 CPU 或 GPU 中，具体与保存时相同。

相关问题

pytorch1.12.1 中有torch.nn.functional包吗

PyTorch 1.12.1 版本中也有`torch.nn.functional`包，可以使用它来调用各种神经网络函数。你可以在代码中这样导入它：

import torch.nn.functional as F

然后，你就可以使用`F`作为前缀来调用`torch.nn.functional`包中的函数，例如：

x = torch.randn(2, 3)
y = F.relu(x)

def collect_torch_env() -> str: try: import torch.__config__ return torch.__config__.show() except ImportError: # compatible with older versions of pytorch from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info return get_pretty_env_info()

这是一个 Python 函数，用于收集 Torch 的环境信息，并将其返回为字符串。如果 Torch 模块已经安装并导入成功，它会使用 `torch.__config__.show()` 函数来获取环境信息；否则，它会使用 `torch.utils.collect_env.get_pretty_env_info()` 函数兼容旧版本的 Torch 来获取环境信息。

你可以将该函数用于调试 Torch 相关的问题，以便更好地理解 Torch 的运行环境。