从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作


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。

从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作

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