pytorch 加载模型：

1.直接加载网络

import torchpthfile = r'E:\models\squeezenet1_1.pth'net = torch.load(pthfile)print(net)

方法2：

import  torchdef remove_prefix(state_dict, prefix):''' Old style model is stored with all names of parametersshare common prefix 'module.' '''# logger.info('remove prefix \'{}\''.format(prefix))f = lambda x: x.split(prefix, 1)[-1] if x.startswith(prefix) else xreturn {f(key): value for key, value in state_dict.items()}def load_model(model, pretrained_path, load_to_cpu):print('Loading pretrained model from {}'.format(pretrained_path))if load_to_cpu:pretrained_dict = torch.load(pretrained_path, map_location=lambda storage, loc: storage)else:device = torch.cuda.current_device()pretrained_dict = torch.load(pretrained_path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(device))if "state_dict" in pretrained_dict.keys():pretrained_dict = remove_prefix(pretrained_dict['state_dict'], 'module.')else:pretrained_dict = remove_prefix(pretrained_dict, 'module.')check_keys(model, pretrained_dict)# model.load_state_dict(pretrained_dict,strict=False)model.load_state_dict(pretrained_dict)return model

保存网络模型参数方法1：

save_net=net
if hasattr(net, 'module'):save_net=net.module
torch.save(save_net.state_dict(),             f'{save_folder}/{map_score:.4f}_{chazhun_Rate:.4f}_{last_loss:.4f}_{lr:.1e}_{epoch).pth')

保存网络模型参数方法2：

            path_module = os.path.join(self.output, f"{acc2:.4f}_{global_step}_net.pth")if isinstance(backbone,torch.nn.parallel.DistributedDataParallel):print("save backbone.module")torch.save(backbone.module.state_dict(), path_module)else:torch.save(backbone.state_dict(), path_module)

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