load_state_dict()方法必须传入一个字典对象,而不是对象的保存路径,也就是说必须先反序列化字典对象,然后再调用该方法,也是例子中先采用torch.load(),而不是直接model.load_state_dict(PATH) 2.加载/保存整个模型的结构信息和参数信息 保存: torch.save(model, PATH) #'./model.pth' 1. 加载: # 模型类必...
load_state_dict方法只加载模型的参数字典,需要手动将参数与模型结构对应起来,适用于只加载参数的情况。 因此,当我们只需要加载模型参数而不需要加载整个模型结构时,推荐使用load_state_dict方法。 序列图 下面是一个简单的序列图,展示了使用load和load_state_dict方法加载模型参数的过程。 ModelUserUserload model.pth...
3 torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict) [source] 使用state_dict 反序列化模型参数字典。用来加载模型参数。将 state_dict 中的 parameters 和 buffers 复制到此 module 及其子节点中。 torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True) 示例: torch.save(model,'save.pt') model.load_st...
保存 torch.save(the_model.state_dict(), PATH)恢复the_model = TheModelClass(*args, **kwarg...
一言以蔽之,模型的重新加载就是先通过torch.load反序列化pickle文件得到一个Dict,然后再使用该Dict去初始化当前网络的state_dict。torch的save和load API在python2中使用的是cPickle,在python3中使用的是pickle。另外需要注意的是,序列化的pth文件会被写入header信息,包括magic number、version信息等。
推荐保存/加载方式是仅保存state_dict，因为这样方便模型的推理过程。在保存时，确保模型处于评估模式（model.eval()）以防止dropout和batch normalization的影响。加载时，使用load_state_dict()函数，确保输入的字典对象已经反序列化。除了state_dict，整个模型的保存和加载也可能涉及优化器状态、epoch数、...
mymodel对象的save()方法通过torch.save()实现模型存储。需要注意的是参数weights_only，它指定是否仅使用model_state_dict对象的方法。如果设置为True，则仅存储model_state_dict状态对象。默认情况下不使用，则会存储五种状态对象，包括model状态字典(model_state_dict)、optimizer状态字典(opt_state_dict)...
Pytorch官网上模型的保存和加载一般都会谈及主要的三个方法,torch.save()、torch.load()和torch.load_state_dict(),都通过对模型对象进行序列化/逆序列化实现持久化存储。但在实际运用中,更经常使用模型对象(这里用mymodel来指代)的mymodel.save()和mymodel.load()两种方法进行处理。那二者的区别和联系是什么呢?
torch.save(model.state_dict(),"../../data/Lenet-5_parameters.pth")# 推荐:仅保存训练模型的参数,为以后恢复模型提供最大的灵活性 ** 保存一般检查点(checkpoint)用于推理或恢复训练时**,你保存的不仅仅是模型的state_dict,保存优化器的state_dict也很重要,因为它包含随着模型训练而更新的缓冲区和参数(bu...
)中调用self.agent.step()后保存最有意义。创建/调用IA的类也可以进行加载并将加载的状态传递给IA。