pytorch 使用加載訓(xùn)練好的模型做inference
更新時(shí)間：2020年02月20日 15:41:28 作者：U_C
今天小編就為大家分享一篇pytorch 使用加載訓(xùn)練好的模型做inference，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
前提： 模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)是分別保存的
1、 構(gòu)建模型(# load model graph)
model = MODEL()
2、加載模型參數(shù)(# load model state_dict)
model.load_state_dict
(
{
k.replace('module.',''):v for k,v in
torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items()
}
)
model = self.model.to(config.device)
* config.device 指定使用哪塊GPU或者CPU
*k.replace('module.',''):v 防止torch.DataParallel訓(xùn)練的模型出現(xiàn)加載錯(cuò)誤
（解決RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:1問題）
3、設(shè)置當(dāng)前階段為inference（# predict）
model.eval()
以上這篇pytorch 使用加載訓(xùn)練好的模型做inference就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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