以下是新旧版本的代码对比: -torch.save(model, 'model.pth')+torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pth') 1. 2. 兼容性处理 在更新PyTorch版本的过程中,可能会遇到运行时差异,这要求我们分析并理解这些差异。下图展示了不同版本中的运行时行为差异: 更新代码回退代码启动成功启动失败:API不同旧...
state = { 'epoch': epoch, 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), ... } torch.save(state, filepath) 要恢复训练,您可以执行以下操作: state = torch.load(filepath) ,然后恢复每个单独对象的状态,如下所示: model.load_state_dict(state['state_dict']) optim...
model = torch.load('resnet.pth') 1. 2. 3. 2.只保存神经网络的训练模型参数,save的对象是net.state_dict() #将my_resnet模型储存为my_resnet.pth torch.save(my_resnet.state_dict(), "my_resnet.pth") # 加载resnet,模型存放在my_resnet.pth my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_res...
predictions = loaded_model.predict(X_test) print(predictions) 3、特定库的保存和加载机制 TensorFlow /Keras使用model.save(filepath)保存模型,使用keras.models.load_model(filepath)加载模型。PyTorch使用torch.save(model.state_dict(), filepath)保存模型的状态字典,使用model.load_state_dict(torch.load(filep...
PyTorch使用torch.save(model.state_dict(), filepath)保存模型的状态字典,使用model.load_state_dict(torch.load(filepath))加载模型状态字典。每种方法都有其特定的使用场景和优缺点,选择合适的方法可以帮助更有效地管理和复用机器学习模型。 参考文档:Python 机器学习 模型保存和加载-CJavaPy...
```python torch.save(model.state_dict(),'finetuned-model.pt')``` 生成文本 微调完模型后,我们可以使用它来生成与特定任务相关的文本。只需对加载已保存的模型,输入一些输入文本即可生成预测的结果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
torch.cuda.manual_seed(int.seed):为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(int.seed):为所有的GPU设置种子 二、pytorch生成随机数 转自集智学园:PyTorch 常用方法总结1:生成随机数Tensor的方法汇总(标准分布、正态分布……) 1. 均匀分布
在PyTorch中,可以使用torch.save(model.state_dict(), PATH)保存模型参数;在TensorFlow中,可以使用tf.keras.models.save_model()保存整个模型结构。千帆大模型平台则提供了更高级别的抽象,用户可以通过API直接调用预定义的模型结构。 定义接口:创建一个Python接口函数,用于加载模型参数和结构,并返回一个可调用的模型...
第四步: 如果模型存在就使用model.load_state_dict(torch.load("model.pkl")) 加载模型 参数,进行模型的参数优化,每50次,使用torch.save(model.state_dict)保存模型 ,使用to(device) 将训练样本和测试样本放在GPU上 if os.path.exists("model.pkl"): ...
import torch.optim as optim # 定义一个简单的线性模型 class LinearModel(nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(784, 10) def forward(self, x): return self.linear(x) model = LinearModel() ...