Pytorch学习（十七）--- 模型加载问题解析
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简单的模型load
通常情况下，模型的存储过程涉及将所有参数通过model.cpu().state_dict()进行保存，而在模型加载阶段，则普遍采用model.load_state_dict(torch.load(model_path))的方式完成。需要特别指出的是，torch.load函数所返回的数据结构本质上是一个OrderedDict对象。
import torch
import torch.nn as nn
class Net_old(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net_old, self).__init__()
self.nets = nn.Sequential(
torch.nn.Conv2d(1, 2, 3),
torch.nn.ReLU(True),
torch.nn.Conv2d(2, 1, 3),
torch.nn.ReLU(True),
torch.nn.Conv2d(1, 1, 3)
)
def forward(self, x):
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