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当参数保存为numpy数组时,如何加载Pytorch模型?

当参数保存为numpy数组时,可以使用以下步骤加载PyTorch模型:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import torch
import numpy as np
  1. 定义PyTorch模型的结构:
代码语言:txt
复制
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型的层和参数

    def forward(self, x):
        # 定义模型的前向传播逻辑
        return x
  1. 创建一个模型实例:
代码语言:txt
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model = MyModel()
  1. 加载保存的参数:
代码语言:txt
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saved_params = np.load('saved_params.npy', allow_pickle=True).item()
model.load_state_dict(saved_params)

这里假设参数保存在名为'saved_params.npy'的文件中,使用np.load()函数加载参数,并使用load_state_dict()方法将参数加载到模型中。

  1. 使用加载的模型进行推理或训练:
代码语言:txt
复制
input_data = torch.randn(1, input_size)  # 输入数据示例
output = model(input_data)

这里假设输入数据为一个大小为(1, input_size)的张量,通过调用模型的forward()方法进行推理或训练。

请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行适当修改。

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