pytorch 0.4版本加载0.4.1 1.0更高版本的model

本文介绍了一种从指定路径加载神经网络模型的方法,特别关注于如何处理DataParallel模型和过滤不必要的参数跟踪信息。通过使用PyTorch库,文章详细解释了如何自定义加载过程,确保模型与保存状态的一致性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

def load_network(self, load_path, network, strict=True):
    if isinstance(network, nn.DataParallel):
        network = network.module

    model_dict = torch.load(load_path)
    filtered = {k: v for k, v in model_dict.items() if 'num_batches_tracked' not in k}
    network.load_state_dict(filtered, strict=strict)

    
    # network.load_state_dict(torch.load(load_path), strict=strict)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值