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：
fromtorchvision.models.alexnetimportalexnet model=alexnet(pretrained=True).eval().cuda() parameters=model.parameters() forpinparameters: 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
importtorch
importtorchvision
fromunetimportUNet
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毛票票。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。