本文主要是介绍pytorch中,load_state_dict和torch.load的区别?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在 PyTorch 中,load_state_dict
和 torch.load
是两个不同的函数,用于不同的目的。
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torch.load
:- 用途: 从磁盘加载一个保存的对象。这个对象可以是一个模型的整个状态字典(包含模型参数)、优化器状态字典、甚至是任意其他 Python 对象。
- 用法: 通常用于加载之前用
torch.save
保存的对象。 - 示例:
# 保存对象 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') torch.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pth')# 加载对象 model_state_dict = torch.load('model.pth') optimizer_state_dict = torch.load('optimizer.pth')
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load_state_dict
:- 用途: 将加载的状态字典(通常是模型参数)应用到一个模型实例上。这个函数通常用于将
torch.load
加载的状态字典应用到模型或优化器上。 - 用法: 在模型或优化器实例上调用,用于将加载的状态字典设置为模型或优化器的当前状态。
- 示例:
# 创建模型实例 model = MyModel()# 加载并应用状态字典 model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
- 用途: 将加载的状态字典(通常是模型参数)应用到一个模型实例上。这个函数通常用于将
总结
torch.load
用于从磁盘加载任意对象(通常是状态字典)。load_state_dict
用于将加载的状态字典应用到模型或优化器实例上。
以下是一个完整的示例代码,演示如何保存和加载模型参数:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义模型
class MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.fc = nn.Linear(10, 1)def forward(self, x):return self.fc(x)# 创建模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)# 保存模型和优化器的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
torch.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pth')# 加载模型和优化器的状态字典
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))
这段代码展示了如何定义一个简单的模型,保存它的状态字典,然后加载这些状态字典到新的模型和优化器实例中。
这篇关于pytorch中,load_state_dict和torch.load的区别?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!