序言Pytorch中有3个功能极其类似的方法,分别是model.parameters()、model.named_parameters()和model.state_dict(),下面就来探究一下这三种方法的区别。 它们的差异主要体现在3方面: 返回值类型不同 存储的模型参数的种类不同 返回的值的r
model.parameters()与model.state_dict()是Pytorch中用于查看网络参数的方法。一般来说,前者多见于优化器的初始化,例如:后者多见于模型的保存,如: 当我们对网络调参或者查看网络的参数是否具有可复现性时,可…
param.requires_grad=False2、model.parameters(),迭代打印model.parameters()将会打印每一次迭代元素的param而不会打印名字,这是他和named_parameters的区别,两者都可以用来改变requires_grad的属性forparaminmodel.parameters():print(param.requires_grad) param.requires_grad=False3、model.state_dict().items() 每次...
param.requires_grad=False2、model.parameters(),迭代打印model.parameters()将会打印每一次迭代元素的param而不会打印名字,这是他和named_parameters的区别,两者都可以用来改变requires_grad的属性forparaminmodel.parameters():print(param.requires_grad) param.requires_grad=False3、model.state_dict().items() 每次...
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6. model.named_parameters() 7. model.state_dict() 模型示例: import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self, num_class=10): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d...
model.state_dict()这个是模型的参数字典,fluid.save_dygraph()就是save的这个东西。读取就是读取的这个东西。 1 #3西南交大开源回复于2020-03 保存模型参数 0 #2BadDay_回复于2020-03 保存着模型的参数 0 请登录后评论 快速回复 小编推荐 企业账户充值 小骗子942 3回复 【工单提交手册】如何提交工...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum = 0.9) for epoch in range(2): running_loss =0.0 for i, data in enumerate(trainloader,0): inputs, labels = data inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) ...
new_state_dict[name] = v #新字典的key值对应的value为一一对应的值。 # load params model.load_state_dict(new_state_dict) # 从新加载这个模型。 2. 直接用空白''代替'module.' model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pt').items()}) ...
# load save model parameters model_object.load_state_dict(torch.load('mymodel.pkl')) 可以想一下为什么会推荐第二种方式呢? 相比较于保存整个模型而言,仅保存模型参数的做法应该不仅节省空间,更有灵活性的优势。 可以取出特定层的参数,这一点在已经训练好的模型上取与现有模型相同层的参数上应该有帮助。