当参数保存为numpy数组时,可以使用以下步骤加载PyTorch模型:
import torch
import numpy as np
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
model = MyModel()
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。
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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