pytorch加载npz预训练权重
时间: 2025-01-22 08:02:45 浏览: 78
### 如何在 PyTorch 中加载 NPZ 格式的预训练模型权重
为了在 PyTorch 中加载 `.npz` 文件中的预训练权重,可以按照如下方法操作:
首先,读取 `.npz` 文件的内容并将其转换为适合 PyTorch 的张量形式。接着,将这些张量赋值给对应的网络层参数。
```python
import torch
import numpy as np
def load_npz_weights(model, path_to_npz):
# 加载 .npz 文件到字典中
weights_dict = np.load(path_to_npz)
# 创建一个新的有序字典来存储 PyTorch 参数
params = model.state_dict()
for param_tensor in params:
if param_tensor in weights_dict.files:
# 将 NumPy 数组转换成 PyTorch 张量,并调整维度顺序 (如果必要的话)
tensor_value = torch.from_numpy(weights_dict[param_tensor])
# 如果是卷积层或全连接层,则可能需要转置权重矩阵以匹配 PyTorch 的期望形状
if len(tensor_value.shape) > 1 and tensor_value.size()[0] != params[param_tensor].size()[0]:
tensor_value = tensor_value.permute(*range(len(tensor_value.shape)-2,-1,-1))
# 更新模型的状态字典
params[param_tensor] = tensor_value
# 使用新的状态字典更新模型的参数
model.load_state_dict(params)
```
此函数接受两个参数:一个是待加载权重的目标 `model` 对象;另一个是指向 `.npz` 文件路径的字符串变量 `path_to_npz`[^1]。
通过这种方式可以在不改变原始代码结构的情况下轻松导入外部保存好的权重量化数据至现有的神经网络架构内[^2]。
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