pytorch模型加载测试_pytorch加载和保存模型

恢复

the_model = torch.load(PATH)

一个相对完整的例子

saving

torch.save({

'epoch': epoch + 1,

'arch': args.arch,

'state_dict': model.state_dict(),

'best_prec1': best_prec1,

}, 'checkpoint.tar' )

if args.resume:

if os.path.isfile(args.resume):

print("=> loading checkpoint '{}'".format(args.resume))

checkpoint = torch.load(args.resume)

args.start_epoch = checkpoint['epoch']

best_prec1 = checkpoint['best_prec1']

model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})"

.format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))

获取模型中某些层的参数

对于恢复的模型，如果我们想查看某些层的参数，可以：

# 定义一个网络

from collections import OrderedDict

model = nn.Sequential(OrderedDict([

('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),

('relu1', nn.ReLU()),

('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),

('relu2', nn.ReLU())

]))

# 打印网络的结构

print(model)

OUT：

Sequential (

(conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))

(relu1): ReLU ()

(conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))

(relu2): ReLU ()

)

如果我们想获取conv1的weight和bias：

params=model.state_dict()

for k,v in params.items():

print(k) #打印网络中的变量名

print(params['conv1.weight']) #打印conv1的weight

print(params['conv1.bias']) #打印conv1的bias

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