下面将详细介绍PyTorch模型的保存与加载方法。 1. PyTorch模型保存的方法 PyTorch提供了两种主要的方式来保存模型: 保存整个模型:这种方式会保存模型的架构和所有的权重参数。虽然方便,但不够灵活,因为加载后无法对模型架构进行修改。 仅保存模型的参数(state_dict):这是推荐的方式,因为它只保存权重参数,体积更小,更...
2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU 2.8 保存在 GPU, 加载到 GPU 2.9 保存在 CPU, 加载到 GPU 1 需要掌握3个重要的函数 1) torch.save:将一个序列化的对象保存到磁盘。这个函数使用 Python 的 pickle 工具进行序列化。模型 (model)、张量 (tensor)和各种对象的字典 (dict)都可以用这个函数保存。 2)torch.load...
PyTorch模型保存有许多后缀(.pt, .pth, .pkl等)，其保存内容没有区别，仅仅是后缀不同。1.读写Tensor数据 使用 save 函数和 load 函数分别存储和读取 Tensor 。 save 使用python的pickle实用程序将对象进行序列化，然后将序列化的对象保存到disk，使用 save 可以保存各种对象，包括模型、张量和字典等。而 load 使...
需要注意的是,只保存参数的方法在加载的时候要事先定义好跟原模型一致的模型,并在该模型的实例对象(假设名为model)上进行加载,即在使用上述加载语句前已经有定义了一个和原模型一样的Net, 并且进行了实例化 model=Net( ) 。 另外,如果每一个epoch或每n个epoch都要保存一次参数,可设置不同的path,如 path='....
torch/serialization.py::torch.load:加载一个由torch.save保存的文件 torch._open_zipfile_reader torch._weights_only_unpickler torch._load torch._get_restore_location torch.default_restore_location torch._legacy_load torch._C,pyTorch高效性的关键:Python上层接口和C++底层实现 torch/_C/__init__.pyi,...
1.2.1 保存模型 Pytorch的模型保存有两种方法: (1)保存整个模型 保存整个网络模型(网络结构+权重参数) torch.save(model, 'net.pkl') 直接加载整个网络模型(可能比较耗时) model = torch.load('net.pkl') 这种方法保存的是整个模型架构,比较费时占用内存,所以官方比较推荐的是第二种方法。
在这种形式下常见的PyTorch约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型. 注意, 加载模型之后, 并不能直接运行, 需要使用model.eval()函数设置 Dropout 与层间正则化. 另一方面, 该方法在存储模型的时候是以字典的形式存储的, 也就是存储的是模型的字典数据, Pytorch 不能直接将模型读取为该形式, 必须先torch.load(...
1.加载模型时去掉key中的module. model.load_state_dict({k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load('checkpoint.pth').items()}) 1. 2.加载时也用“torch.nn.DataParallel()” if cuda: g_model = torch.nn.DataParallel(g_model) ...
Pytorch保存模型保存的是模型参数 1.基本语句 1.1 保存参数 一般地,采用一条语句即可保存参数: torch.save(model.state_dict(), path) 1. 其中model指定义的模型实例变量, path是保存参数的路径,如 path=’./model.pth’ , path=’./model.tar’, path=’./model.pkl’, 保存参数的文件一定要有后缀扩展名...
pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存或加载模型和参数。 1、直接保存模型 # 保存模型torch.save(model,'model.pth')# 加载模型model = torch.load('model.pth') 2、分别加载模型的结构和参数 # 保存模型参数torch.save(model.state_dict(),'model.pth')# 加载模型参数model.load_state_dict(torch.load...