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深入解析 PyTorch 的 torch.load() 函数：用法、参数与实际应用示例
函数 torch.load() 是一个在PyTorch中用于加载通过 torch.save() 保存的序列化对象的核心功能。这个函数广泛应用于加载预训练模型、模型的状态字典（state dictionaries）、优化器状态以及其他PyTorch对象。它利用Python的反序列化能力，特别地对张量的底层存储（storages）进行了特殊处理，以支持跨设备加载和内存效率。
基本语法和参数详解
torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, *, weights_only=False, mmap=None, **pickle_load_args)
参数详细说明
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f(Union[str, PathLike, BinaryIO, IO[bytes]])：- 类型：可以是字符串、路径对象或文件对象。
- 含义：指定要加载的文件的路径或文件对象。如果是文件对象，它必须实现基本的文件读取方法，如
read()和seek()。
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map_location(Optional[Union[Callable[[Storage, str], Storage], torch.device, str, Dict[str, str]])：- 类型：可选，可以是函数、设备对象、字符串或字典。
- 含义：用于指定存储设备的重新映射策略。
- 函数：如果提供了函数，它应该接受存储和位置标签作为参数，并返回新的存储位置。
- 设备或字符串：可以直接指定所有张量应该被加载到的设备，如
'cpu'或'cuda:0'。 - 字典：将文件中的位置标签映射到新的存储位置。
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pickle_module(Optional[Any])：- 类型：模块。
- 含义：用于反序列化的模块，默认为Python的
pickle模块。如果序列化时使用了特定的模块，则加载时也必须使用相同的模块。
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weights_only(Optional[bool])：- 类型：布尔值。
- 含义：如果设置为
True，则加载过程将限制为仅加载张量、基本数据类型、字典和通过torch.serialization.add_safe_globals()添加的安全类型。
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mmap(Optional[bool])：- 类型：布尔值。
- 含义：如果设置为
True，则文件将通过内存映射的方式访问，而不是完全加载到内存中。这对处理大型数据文件特别有用，因为它减少了内存使用并可能提高访问速度。
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pickle_load_args(Any)：- 类型：关键字参数。
- 含义：传递给
pickle_module.load()和pickle_module.Unpickler()的附加参数，例如encoding。
实际使用示例
示例 1: 基础加载模型
加载一个在GPU上训练并保存的模型到CPU上进行推理：
import torch# 设置加载路径
model_path = 'gpu_trained_model.pth'# 加载模型到CPU
model = torch.load(model_path, map_location='cpu')# 打印模型结构确认加载无误
print(model)
示例 2: 使用内存映射和仅加载权重
对于大型模型文件，使用内存映射加载权重，减少内存占用：
import torch# 模型文件路径
large_model_path = 'large_model_weights.pth'# 使用内存映射方式加载模型权重到CPU，限制为仅加载权重
model_weights = torch.load(large_model_path, map_location='cpu', mmap=True, weights_only=True)# 假设 MyModel 是模型的架构类
model = MyModel()
model.load_state_dict(model_weights)# 输出模型确保权重被正确加载
print(model)
这些示例清楚地展示了如何灵活使用 torch.load() 的不同参数来优化模型的加载策略，适应不同的硬件环境和内存限制，从而实现高效的模型部署。