(torch.load) PyTorch中torch.load()的用法和应用使用 torch.load() 函数加载 PyTorch 模型全网首发(图文详解1)

(torch.load) PyTorch中torch.load()的用法和应用

torch.load()是PyTorch中的一个重要函数，主要用于加载保存的模型、权重和其他数据。当您训练了一个模型并希望将其保存以便以后使用时，您会将模型状态和权重等信息保存到文件中，通常使用torch.save()函数。当您需要重新加载模型以进行预测或继续训练时，可以使用torch.load()来恢复这些数据。

下面是torch.load()函数的基本用法：

# 导入PyTorch
import torch

# 加载模型（确保当前路径或者指定路径有一个名为'model.pth'的文件）
model = torch.load('model.pth')

# 如果在一个不同的设置下加载模型（比如在CPU上保存模型但要在GPU上加载它），可以使用map_location
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 使用加载的模型进行推理
# 假设有一个适合模型的输入input
output = model(input)

在保存和加载模型时，通常只需要模型的参数，以下是一个完整的过程示意，包括如何保存和加载模型参数：

首先训练模型，然后保存其状态字典：

# 训练模型过程...

# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

然后，当您需要加载模型进行预测或继续训练时，可以按照以下方式操作：

# 首先定义或获取您的模型类的实例
model = TheModelClass(*args, **kwargs)

# 然后加载之前保存的权重
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

# 如果需要将模型转移到GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 确保在推理前将模型设置为评估模式
model.eval()

# 进行预测或继续训练
# ...

请注意，torch.load()函数返回的是一个序列化的对象，对于模型的具体使用和预测操作，需要具体的模型结构和相应的输入数据。如果要加载的是模型的权重，记得先定义模型的结构，然后再调用load_state_dict()方法加载权重。此外，涉及GPU和CPU之间转换的情景需要特别注意map_location的设置。
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