load_state_dict下面的代码中我们可以分成两个部分看,load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state 表示你的代码中定义的模型的结构。
load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。 首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state表示你的代码中定义的模型的结构。 那么_load_fro...
在迁移学习中,我们常常需要对预训练模型进行部分加载的需要,这个时候我们就要用到热启动模式,可通过在load_state_dict()函数中将strict参数设置为False来忽略非匹配键的参数。 # 保存模型state_dicttorch.save(modelA.state_dict(),PATH)# 热加载模型modelB=TheModelBClass()modelB.load_state_dict(torch.load(PAT...
接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，_load_from_state_dict源码在文末附上。在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复...
1.加载预训练模型和参数 2.只加载模型,不加载预训练参数 3.加载部分预训练模型 总结 简介 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数: torch.save:把序列化的对象保存到硬盘。它利用了 Python 的pickle来实现序列化。模型、张量以及字典都可以用该函数进行保存; ...
checkpoint功能允许保存训练进度，包括模型参数、优化器状态和额外信息，这对于继续训练或推理非常有用。在迁移学习中，使用load_state_dict()的热启动模式能针对新数据集加载部分预训练模型，通过设置strict参数为False处理非匹配键。model.state_dict()、model.parameters()和model.named_parameters()这三个...
通过使用load_state_dict函数,我们可以将保存的模型参数加载到一个已经定义好的模型中,从而进行推理或继续训练。 本文将详细介绍load_state_dict函数的使用方法,并通过示例代码演示如何加载模型权重并进行推理。 第一部分:加载权重及其作用 在深度学习中,训练一个模型可能需要几个小时甚至几天的时间。为了能够在训练过程...
方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。保存torch.save(the_model, PATH)恢复the_mod ...
跨设备保存时，需要正确设置map_location参数，如CPU加载GPU训练模型时，需要指定为'torch.device('cpu')'。对于DataParallel模型，保存时应使用model.module.state_dict()，以便于在不同设备上灵活加载。总的来说，PyTorch提供了灵活的模型保存和加载机制，确保了模型在不同场景下的高效迁移和使用。
在PyTorch中,一个torch.nn.Module模型中的可学习参数(比如weights和biases),模型的参数通过model.parameters()获取。而state_dict就是一个简单的Python dictionary,其功能是将每层与层的参数张量之间一一映射。注意,只有包含了可学习参数(卷积层、线性层等)的层和已注册的命令(registered buffers,比如batchnorm的running...