在PyTorch中,我们可以使用.pth
格式保存模型的权重和参数。在本文中,我们将详细讲解如何从本地加载.pth
格式的模型。我们将使用两个示例来说明如何完成这些步骤。
示例1:加载全连接神经网络模型
以下是加载全连接神经网络模型的步骤:
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
model = Net()
# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
inputs = torch.randn(1, 784)
outputs = model(inputs)
print(outputs)
在上述代码中,我们首先定义了一个简单的全连接神经网络Net
,它含有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。然后,我们创建了一个模型实例model
。我们使用model.load_state_dict()
加载模型的权重,并使用with torch.no_grad()
来禁用梯度计算,因为我们不需要计算梯度或更新权重。在使用模型进行预测时,我们使用torch.randn()
函数生成一个随机输入,并将其传递给模型。
示例2:加载卷积神经网络模型
以下是加载卷积神经网络模型的步骤:
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, padding=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, padding=2)
self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 64, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.conv1(x))
x = torch.max_pool2d(x, 2)
x = torch.relu(self.conv2(x))
x = torch.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 7 * 7 * 64)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
model = Net()
# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
inputs = torch.randn(1, 1, 28, 28)
outputs = model(inputs)
print(outputs)
在上述代码中,我们首先定义了一个简单的卷积神经网络Net
,它含有两个卷积层、两个池化层和一个全连接层。然后,我们创建了一个模型实例model
。我们使用model.load_state_dict()
加载模型的权重,并使用with torch.no_grad()
来禁用梯度计算,因为我们不需要计算梯度或更新权重。在使用模型进行预测时,我们使用torch.randn()
函数生成一个随机输入,并将其传递给模型。
结论
在本文中,我们详细讲解了如何从本地加载.pth
格式的模型。我们使用了两个示例来说明如何完成这些步骤。如果您按照这些步骤操作,您应该能够成功加载模型并使用它们进行预测。
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