pytorch 读取参数

import torch

import struct

from utils.torch_utils import select_device

def pt2weight(weights):

model = torch.load(weights, map_location="cpu")['model'].eval().float()

with open(weights.split(".")[0]+".weights",'w') as f:

for k,v in model.state_dict().items():

if k == "model.24.anchors" or k == "model.24.anchor_grid":

anchor_grid = v

list_data = list(v.reshape(-1).numpy())

f.write('{}'.format(k))

for value in list_data:

f.write(" ")

f.write(struct.pack('>f',float(value)).hex())

f.write('\n')

return anchor_grid



 

if __name__ == '__main__':

anchor_grid = pt2weight('yolov5s.pt')

print(anchor_grid)

new_anchor = anchor_grid.squeeze(dim=1).squeeze(dim=2).squeeze(dim=2)

# print(new_anchor.view(-1))

data = new_anchor.view(-1).tolist()

print(data)

<think>好的,我现在需要回答用户的问题:如何使用PyTorch读取模型文件,并且用户希望看到一个例子。首先,我要回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息。 用户提供的引用中,引用[2]提到了PyTorch模型的保存和加载方法,特别是使用`load_state_dict`来加载参数。引用[3]提到在加载模型时可能遇到的CUDA错误,这通常是因为保存和加载时的设备不同导致的。引用[5]提到了将模型转换为ONNX格式,但用户的问题是关于加载PyTorch模型,所以这部分可能暂时不需要。引用[4]是关于语言模型的,和当前问题关联不大。 用户需要的是一个加载模型的例子,所以我应该先说明两种常见的加载方法:加载整个模型和仅加载参数。引用[2]中的代码展示了加载参数到新模型中的例子,使用`model.load_state_dict(torch.load('model_params.pt'))`。同时,保存整个模型的话,可以直接用`torch.save(model, 'model.pth')`,加载时用`model = torch.load('model.pth')`。但需要注意模型类定义必须和保存时一致,否则会出错。 另外,用户提供的引用[3]提到设备不一致的问题,所以在加载时可能需要指定`map_location`参数,比如在CPU上加载GPU保存的模型,可以用`torch.load('model.pth', map_location='cpu')`,或者更通用的方式处理设备问题。 接下来,我需要整理步骤,给出示例代码。首先保存模型的方式有两种,对应的加载方式也不同。需要提醒用户注意模型结构的匹配,以及设备的问题。同时,要包含如何处理跨设备加载的情况,比如GPU模型加载到CPU上。 最后,生成相关问题,可能涉及保存和加载的区别、设备问题、ONNX转换等,参考用户之前的引用内容,比如引用[5]提到的ONNX转换,可以生成相关问题。</think>### PyTorch模型加载方法详解 PyTorch模型加载主要通过以下两种方式实现,需根据保存方式选择对应的加载策略: #### 方法1:加载完整模型(结构+参数) 适用场景:保存时使用`torch.save(model, path)` ```python import torch # 加载模型(自动重建网络结构) model = torch.load('model.pth') # 注意:必须保持原始模型类定义可访问 ``` #### 方法2:加载参数到现有模型 适用场景:保存时使用`torch.save(model.state_dict(), path)`(推荐方式) ```python import torch from model import MyModel # 导入自定义模型类 # 初始化空白模型 model = MyModel() # 加载参数到模型 model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth')) ``` #### 设备兼容性处理 当遇到GPU/CPU设备不匹配时(如引用[3]所述错误),需指定`map_location`参数: ```python # GPU模型加载到CPU model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')) # 自动适配可用设备 model = MyModel().to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth', map_location=model.device)) ``` ### 完整示例流程 1. **模型保存** ```python # 保存完整模型(不推荐) torch.save(model, 'full_model.pth') # 推荐保存方式:仅保存参数 torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') ``` 2. **模型加载** ```python # 方法1加载示例 loaded_model = torch.load('full_model.pth') # 方法2加载示例(推荐) new_model = MyModel().to(device) new_model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) ``` ### 注意事项 1. 模型类定义必须与保存时完全一致[^2] 2. 加载时需确保PyTorch版本兼容性 3. 使用`model.eval()`切换评估模式(影响Dropout/BatchNorm等层)
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