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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

pytorch如何加載自定義網(wǎng)絡(luò)權(quán)重-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹pytorch如何加載自定義網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

創(chuàng)新互聯(lián)是專業(yè)的高邑網(wǎng)站建設(shè)公司,高邑接單;提供成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)頁設(shè)計,網(wǎng)站設(shè)計,建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行高邑網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)頁制作和功能擴(kuò)展;專業(yè)做搜索引擎喜愛的網(wǎng)站,專業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來合作!

在將自定義的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重加載到網(wǎng)絡(luò)中時,報錯:

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.

我們一步一步分析。

模型網(wǎng)絡(luò)權(quán)重保存額代碼是:torch.save(net.state_dict(),'net.pkl')

(1)查看獲取模型權(quán)重的源碼:

pytorch源碼:net.state_dict()

def state_dict(self, destination=None, prefix='', keep_vars=False):
  r"""Returns a dictionary containing a whole state of the module.

  Both parameters and persistent buffers (e.g. running averages) are
  included. Keys are corresponding parameter and buffer names.

  Returns:
    dict:
      a dictionary containing a whole state of the module

  Example::

    >>> module.state_dict().keys()
    ['bias', 'weight']

  """

將網(wǎng)絡(luò)中所有的狀態(tài)保存到一個字典中了,我自己構(gòu)建的就是一個字典,沒問題!

(2)查看保存模型權(quán)重的源碼:

pytorch源碼:torch.save()

def save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=DEFAULT_PROTOCOL):
  """Saves an object to a disk file.

  See also: :ref:`recommend-saving-models`

  Args:
    obj: saved object
    f: a file-like object (has to implement write and flush) or a string
      containing a file name
    pickle_module: module used for pickling metadata and objects
    pickle_protocol: can be specified to override the default protocol

  .. warning::
    If you are using Python 2, torch.save does NOT support StringIO.StringIO
    as a valid file-like object. This is because the write method should return
    the number of bytes written; StringIO.write() does not do this.

    Please use something like io.BytesIO instead.

函數(shù)功能是將字典保存為磁盤文件(二進(jìn)制數(shù)據(jù)),那么我們在torch.load()時,就是在內(nèi)存中加載二進(jìn)制數(shù)據(jù),這就是報錯點(diǎn)。

解決方案:將字典保存為BytesIO文件之后,模型再net.load_state_dict()

#b為自定義的字典
torch.save(b,'new.pkl')
net.load_state_dict(torch.load(b))

解決方法很簡單,主要記錄解決思路。

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