.pth格式保存的模型如何引用
时间: 2023-06-05 13:05:45 浏览: 145
.pth格式保存的模型可以通过以下代码引用:
```
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 使用模型进行推理
output = model(input)
```
相关问题
用python调用一个本项目外的本地模型,该模型以.pth格式保存
要使用Python调用本项目外的本地.pth格式模型,你需要执行以下几个步骤:
1. 引入必要的库[^1]:
```python
import torch
# 如果模型文件是在PyTorch环境下创建的,可能还需要这个库
from torch import nn
```
2. 定义模型加载路径,假设模型文件名为'model.pth',并位于与当前脚本相同的目录下:
```python
model_path = 'model.pth'
```
3. 使用`torch.load()`函数加载模型:
```python
model = torch.load(model_path)
```
4. 检查模型是否为神经网络(如nn.Module)实例,如果是,可以继续使用它,如果不是,则可能需要进一步处理:
```python
if isinstance(model, nn.Module):
# 现在你可以使用model进行预测或其他操作
pass
else:
print(f"加载的模型不是nn.Module,可能需要特殊处理:{type(model)}")
```
5. 读取数据并使用加载的模型进行预测或训练:
```python
data_loader = ... # 创建数据加载器
for inputs, targets in data_loader:
outputs = model(inputs)
# 进行后续处理
```
总结起来,加载.pth模型的关键在于调用`torch.load()`并确保模型对象适合你预期的用途。
如何将yolo8已经训练好的.pt格式的模型转换成.pth格式
你可以使用以下代码将yolo8的.pt格式模型转换为.pth格式模型:
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model='path/to/your/yolo8.pt') # 加载.pt格式模型
model.save('path/to/your/yolo8.pth') # 将模型保存为.pth格式
```
这里使用了`torch.hub.load`函数来加载模型,并指定了`path_or_model`参数为你的.pt格式模型路径。然后使用`model.save`函数将模型保存为.pth格式。
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