如何解决PyTorch中的No module named models,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
在使用pytorch
深度学习框架训练出来的模型文件,在另外的工程中使用,经常会碰到如下的错误
File "/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/torchTest/lib/python3.7/site-packages/torch/serialization.py", line 593, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/xugaoxiang/anaconda3/envs/torchTest/lib/python3.7/site-packages/torch/serialization.py", line 773, in _legacy_load result = unpickler.load()ModuleNotFoundError: No module named 'models'
其实这个问题,在pytorch
的官方文档中就有提到,如下
上面这种方法呢是推荐的做法,在执行torch.save
和torch.load
时,操作的都是模型的参数,这样移植起来非常的方便
而下面的方法则是针对整个模型,在训练模型的时候,会将本地的class
和目录结构都写入到模型中。很多开源项目在模型训练完成后也是采用这样的方法来保存,因此,当在你自己的项目中去使用这样的模型时,往往就会遇到上面出现的问题,解决的方法就是在你的项目中保持原有项目的必要结构,如相应的class
和模块
看完上述内容,你们掌握如何解决PyTorch中的No module named models的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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