pytorch加载h5模型

2023-03-20 11:33| 来源: 网络整理| 查看: 265

在 PyTorch 中加载 h5 模型，需要使用第三方库 h5py 来读取和处理 h5 文件。具体的步骤如下：

安装 h5py 库你可以通过 pip 安装 h5py 库： pip install h5py 复制代码加载 h5 模型在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.load() 方法来加载模型。但是，由于 h5 文件的存储结构与 PyTorch 的模型存储结构不同，因此我们需要编写一些额外的代码来将 h5 文件中的模型参数读取并转换为 PyTorch 的格式。

以下是一个示例代码，其中假设 h5 文件中保存了一个名为 model.h5 的模型：

import torch import h5py # 加载 h5 文件 f = h5py.File('model.h5', 'r') # 读取模型参数 weights = [] for name in f.attrs['layer_names']: weight_names = list(f[name].attrs['weight_names']) if len(weight_names) > 0: weight_values = [f[name][weight_name][:] for weight_name in weight_names] weights.append(weight_values) # 转换模型参数为 PyTorch 的格式 state_dict = {} for i, weight in enumerate(weights): layer_name = 'layer_{}'.format(i) for j, weight_value in enumerate(weight): weight_name = 'weight_{}'.format(j) state_dict['{}.{}'.format(layer_name, weight_name)] = torch.Tensor(weight_value) # 加载模型 model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(10, 20), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(20, 1), ) model.load_state_dict(state_dict) 复制代码

上述代码中，我们首先使用 h5py.File() 方法加载 h5 文件，然后通过遍历属性 layer_names，读取模型参数并存储在 weights 列表中。接下来，我们将 weights 转换为 PyTorch 的格式，并使用 torch.nn.Sequential() 创建一个与 h5 文件中相同的模型结构，最后使用 model.load_state_dict() 加载模型参数。

需要注意的是，上述代码中创建的模型结构仅适用于示例 h5 文件。如果你要加载的 h5 文件中保存的是另一种模型结构，你需要根据具体情况修改代码。

希望这些信息能对你有所帮助。

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