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net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))
时间: 2024-05-29 21:12:44
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This line of code loads the state dictionary of a pre-trained [pytorch](https://geek.csdn.net/educolumn/1309512bb95bbd063a82fd0157e558d8?spm=1055.2569.3001.10083) model from a specified file path, with the option to specify the device loc[ati](https://geek.csdn.net/educolumn/150d7073277950db5f09620704e791cf?spm=1055.2569.3001.10083)on for the loaded model.
- `torch.load(model_weight_path)` loads the state dictionary from the file path specified by `model_weight_path`.
- `map_loc[ati](https://geek.csdn.net/educolumn/150d7073277950db5f09620704e791cf?spm=1055.2569.3001.10083)on='cpu'` specifies that the loaded model should be [move](https://geek.csdn.net/educolumn/1017fe3bbe75a8f0c3f4fe48f3af73ee?spm=1055.2569.3001.10083)d to the CPU if it was originally trained on a GPU. This is useful if you do not have access to a GPU or if you want to test the model on a CPU.
Assuming `net` is the [pytorch](https://geek.csdn.net/educolumn/1309512bb95bbd063a82fd0157e558d8?spm=1055.2569.3001.10083) model you want to load the weights into, this line of code would load the pre-trained weights into `net`.
相关问题
net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))什么意思
这行代码的意思是从指定路径（`model_weight_path`）加载模型的参数（state_dict），并将它们存储在
net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu')) # for param in net.parameters(): # param.requires_grad = False # change fc layer structure in_channel = net.fc.in_features net.fc = nn.Linear(in_channel, 5) net.to(device)
在段代码中，`net` 变量应该是一个 PyTorch 模型实例，而 `model_weight_path` 是指模型的权重文件路径。错误信息 `NameError: name 'net' is not defined` 可能是由于在此之前没有定义 `net` 变量，或者定义了但是没有正确初始化。你需要通过以下方法之一来解决这个问题：
1. 确保在使用 `net` 变量之前已经定义它，并且正确地初始化了它。例如：
net = MyModel() # 使用自己定义的模型类初始化 `net`
net.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location='cpu'))
in_channel = net.fc.in_features
net.fc = nn.Linear(in_channel, 5)
net.to(device)
```
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Lombok 快速入门与注解详解
"Lombok是Java开发中的一款实用工具，它可以自动处理类中的getter、setter以及其他常见方法，简化代码编写，提高开发效率。通过在类或属性上使用特定的注解，Lombok能够帮助开发者避免编写重复的样板代码。本文将介绍如何在IDEA中安装Lombok以及常用注解的含义和用法。"
在Java编程中，Lombok库提供了一系列注解，用于自动化生成getter、setter、构造函数等方法，从而减少手动编写这些常见但重复的代码。Lombok的使用可以使得代码更加整洁，易于阅读和维护。在IDEA中安装Lombok非常简单，只需要打开设置，选择插件选项，搜索并安装Lombok插件，然后按照提示重启IDEA即可。
引入Lombok依赖后，我们可以在项目中的实体类上使用各种注解来实现所需功能。以下是一些常见的Lombok注解及其作用：
1. `@Data`：这个注解放在类上，会为类的所有非静态字段生成getter和setter方法，同时提供`equals()`, `canEqual()`, `hashCode()` 和 `toString()`方法。
2. `@Setter` 和 `@Getter`：分别用于为单个字段或整个类生成setter和getter方法。如果单独应用在字段上，只针对该字段生成；如果应用在类级别，那么类中所有字段都将生成对应的方法。
3. `@Slf4j`：在类上使用此注解，Lombok会为类创建一个名为"log"的日志记录器，通常是基于Logback或Log4j。这样就可以直接使用`log.info()`, `log.error()`等方法进行日志记录。
4. `@AllArgsConstructor`：在类上添加此注解，会自动生成包含所有字段的全参数构造函数。注意，这会导致默认无参构造函数的消失。
5. `@NoArgsConstructor`：这个注解在类上时，会生成一个无参数的构造函数。
6. `@EqualsAndHashCode`：使用此注解，Lombok会自动生成`equals()`和`hashCode()`方法，用于对象比较和哈希计算。
7. `@NonNull`：标记字段为非空，可以在编译时检查空值，防止出现NullPointerException。
8. `@Cleanup`：在资源管理中，如文件流或数据库连接，用于自动关闭资源。
9. `@ToString`：生成`toString()`方法，返回类实例的字符串表示，包含所有字段的值。
10. `@RequiredArgsConstructor`：为带有final或标注为@NonNull的字段生成带参数的构造函数。
11. `@Value`：类似于@Data，但默认为final字段，创建不可变对象，并且生成的构造函数是私有的。
12. `@SneakyThrows`：允许在没有try-catch块的情况下抛出受检查的异常。
13. `@Synchronized`：同步方法，确保同一时间只有一个线程可以执行该方法。
了解并熟练运用这些注解，可以极大地提高Java开发的效率，减少手动维护样板代码的时间，使开发者能够更加专注于业务逻辑。在团队开发中，合理使用Lombok也能提升代码的一致性和可读性。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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