Question

我对Torch不太熟悉，主要使用Tensorflow。但是，我需要使用在Torch中经过重新训练的初始模型。由于为我的特定应用重新训练初始模型需要大量的计算资源，因此我想使用已经重新训练的模型。

此模型另存为.pth.tar文件。

我希望能够首先加载此模型。到目前为止，我已经能够确定必须使用以下内容：

model = torch.load('iNat_2018_InceptionV3.pth.tar', map_location='cpu')

这似乎行得通，因为print(model)会打印出大量数字和其他值，我认为这是权重偏差的值。

在此之后，我需要能够使用它对图像进行分类。我还没弄清楚。我该如何格式化图像？是否应将图像转换为数组？之后，如何将输入数据传递到网络？

Answer 1

您基本上需要执行与tensorflow中相同的操作。也就是说，当您存储网络时，将仅存储参数（即网络中的可训练对象），而不是“胶水”，这就是使用训练模型所需的全部逻辑。因此，如果您有一个.pth.tar文件，则可以加载它，从而覆盖已经定义的模型的参数值。

这意味着保存/加载模型的一般过程如下：

写下您的网络定义（即您的nn.Module对象）
以您想要的方式训练或以其他方式更改网络参数
使用torch.save保存参数
当您要使用该网络时，请使用nn.Module对象的相同定义来首先实例化pytorch网络
然后使用torch.load

以下是有关如何执行此操作的讨论：pytorch forums

这是一个超短的mwe：

# to store
torch.save({
    'state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer' : optimizer.state_dict(),
}, 'filename.pth.tar')

# to load
checkpoint = torch.load('filename.pth.tar')
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

如何加载和使用PyTorch（.pth.tar）模型

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