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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內(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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