PyTorch 读取模型在cpu上

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mob649e81637cea 2023-07-30 15:27:00 ©著作权

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PyTorch 读取模型在cpu上

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来帮助我们构建和训练神经网络模型。在使用 PyTorch 训练好一个模型后，有时候我们需要将模型加载到 CPU 上进行推理或者部署。本文将介绍如何使用 PyTorch 读取模型并在 CPU 上进行使用。

读取模型

首先，我们需要将训练好的模型保存在磁盘上，这样我们才能够加载它。PyTorch 提供了一个方便的方法来保存模型，即使用 torch.save() 函数。下面是一个示例：

import torch

# 假设你的模型保存在 model.pt 文件中
model = torch.load('model.pt')

上述代码将会加载保存在 'model.pt' 文件中的模型，并将其存储在 model 变量中。

在 CPU 上使用模型

一旦我们加载了模型，我们就可以在 CPU 上使用它进行推理了。我们可以使用 model.eval（) 方法将模型设置为评估模式。这个方法会关闭模型中的一些特定于训练的操作，比如 Dropout 和 Batch Normalization。

model.eval（)

接下来，我们可以将输入数据传递给模型并获得模型的输出。在 CPU 上使用模型进行推理的代码与在 GPU 上使用模型的代码几乎是相同的。下面是一个示例，展示了如何将输入数据传递给模型并获得输出：

input_data = torch.tensor([1, 2, 3])  # 假设输入数据是一个大小为 (3,) 的张量
output = model(input_data)

在上述代码中，我们首先创建了一个大小为 (3,) 的输入张量 input_data，然后将其传递给模型 model。模型的输出将存储在 output 变量中。

示例

下面是一个完整的示例，展示了如何加载模型并在 CPU 上使用它进行推理：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pt')

# 设置模型为评估模式
model.eval（)

# 准备输入数据
input_data = torch.tensor([1, 2, 3])  # 假设输入数据是一个大小为 (3,) 的张量

# 使用模型进行推理
output = model(input_data)

# 打印输出结果
print(output)

上述代码假设模型保存在 'model.pt' 文件中，并且输入数据是一个大小为 (3,) 的张量。代码加载模型、设置模型为评估模式、传递输入数据给模型并获得输出，最后打印输出结果。