目的:
把训练好的pth模型参数提取出来,然后用其他方式部署到边缘设备。
Pytorch给了很方便的读取参数接口:
nn.Module.parameters()
直接看demo:
from torchvision.models.alexnet import alexnet model = alexnet(pretrained=True).eval().cuda() parameters = model.parameters() for p in parameters: numpy_para = p.detach().cpu().numpy() print(type(numpy_para)) print(numpy_para.shape)
上面得到的numpy_para就是numpy参数了~
Note:
model.parameters()是以一个生成器的形式迭代返回每一层的参数。所以用for循环读取到各层的参数,循环次数就表示层数。
而每一层的参数都是torch.nn.parameter.Parameter类型,是Tensor的子类,所以直接用tensor转numpy(即p.detach().cpu().numpy())的方法就可以直接转成numpy矩阵。
方便又好用,爆赞~
补充:pytorch训练好的.pth模型转换为.pt
将python训练好的.pth文件转为.pt
import torch import torchvision from unet import UNet model = UNet(3, 2)#自己定义的网络模型 model.load_state_dict(torch.load("best_weights.pth"))#保存的训练模型 model.eval()#切换到eval() example = torch.rand(1, 3, 320, 480)#生成一个随机输入维度的输入 traced_script_module = torch.jit.trace(model, example) traced_script_module.save("model.pt")
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
内蒙古资源网 Copyright www.nmgbbs.com
暂无“从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。