这是Pytorch学习之路的第五篇

遇到问题

虽然已经知道了怎么保存已经训练好的网络模型，但是还是不知道怎么调用。其他博客中讲的有点简略，还需要自己摸索一下：

PyTorch要加载已经训练好的网络模型，需要保留什么代码，增加什么代码？

解决方法（只讨论仅加载参数的方法）

导入的库都不变，且只有测试模型前代码需要做改动：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
#以下为需要保留的代码
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
class CNNNet(nn.Module):def __init__(self):super(CNNNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16,out_channels=36,kernel_size=3,stride=1)self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)#self.aap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc1 = nn.Linear(1296,128)self.fc2 = nn.Linear(128,10)#self.fc3 = nn.Linear(36,10)def forward(self,x):x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))#x = self.aap(x)#x = x.view(x.shape[0],-1)#x = self.fc3(x)x = x.view(-1,36*6*6)#print("x.shape:{}".format(x.shape))x = F.relu(self.fc2(F.relu(self.fc1(x))))return xmodel = CNNNet()#以下为新增代码
model.load_state_dict(torch.load('./model/model.pth'))#再加载网络的参数
model = model.to(device)
print("load success")

注意

用

model = torch.load('./model/model.pth')

会报错

原因未知。

效果

成功

灵感来源

pytorch：无法加载CNN模型并做预测TypeError：'collections. OrderedDict’对象不可调用（转载）
Pytorch文档阅读（五）如何保存、加载网络模型（转载）

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遇到问题

解决方法（只讨论仅加载参数的方法）

注意

效果

灵感来源

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