查看pth文件的参数结构

本文介绍了如何在没有GPU的环境下,将预训练的ResNet50模型加载到CPU上。通过使用`torch.load`函数的`map_location`参数,将模型字典从GPU转换到CPU。加载后,模型的类型为dict,展示了模型字典的长度、键和对应的值,帮助理解模型结构。

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

import torch

模型路径

pthfile = r’C:\Users\q7529\Desktop\resnet50.pth’

由于模型原本是用GPU保存的,但我这台电脑上没有GPU,需要转化到CPU上

model = torch.load(pthfile, map_location=torch.device(‘cpu’))

print(“type:”)

类型是 dict

print(type(model))

print(“length:”)

查看模型字典长度

print(len(model))

print(“key:”)

查看模型字典里面的key

for k in model.keys():
print(k)

print(“value:”)

查看模型字典里面的value

for k in model:
print(k,model[k])

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