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...
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,...
Pytorch学习笔记(6):模型的权值初始化与损失函数_pytorch 模型权重初始化 Pytorch学习笔记(7):优化器、学习率及调整策略、动量 Pytorch学习笔记(8):正则化(L1、L2、Dropout)与归一化(BN、LN、IN、GN) 一、模型的保存与加载 神经网络训练后我们需要将模型进行保存,要用的时候将保存的模型进行加载,那么如何保存和加...
pytorch保存模型非常简单,主要有两种方法: 只保存参数;(官方推荐) 保存整个模型 (结构+参数)。 由于保存整个模型将耗费大量的存储,故官方推荐只保存参数,然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法,但只就第一种方法进行举例详解。 一、只保存参数 1.保存 一般
如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需要使用 map_location 参数将模型转移到 CPU 上。反之亦然。 torch.save 用于将 PyTorch 对象保存到磁盘文件中。它可以保存各种类型的对象,包括模型、张量、字典等。 torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=None) obj:要保存的对象,可以是模型...
PyTorch提供了强大的工具来处理这些任务。本文将介绍如何保存和加载模型参数，包括仅保存参数、保存整个模型和加载预训练参数的操作。1. 仅保存模型参数首先，让我们看一下如何仅保存模型的参数，而不包括模型的结构。这对于在相同模型结构下加载先前训练好的权重非常有用。import torchimport torch.nn as nn# 创建一个...
在PyTorch中,保存和加载模型、查看模型结构是深度学习模型开发和训练过程中常见的操作。以下是针对这些任务的入门级介绍,不涉及保存优化器、只加载部分参数等进阶方法。 一、保存模型 在PyTorch中,我们通常使用torch.save()函数来保存模型。以下是一个简单的示例,展示如何保存一个预训练的模型: import torch import torc...
只保存与加载模型参数 只保存模型参数,保存后的文件使用torch.load()加载后类型是collections.OrderedDict: torch.save(model.state_dict(),"model_parameter.pkl") 由于模型文件中只保存了参数、没有网络结构,所以加载模型时需要先指定网络结构,复制训练时定义的网络结构即可: ...
简介: pytorch 模型保存与加载 一、模型保存有两种形式:保存整体模型(包括模型结构和参数)、只保存模型参数 import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 保存整体模型 output_dir = 'checkpoint.ckp' model_to_save = model.module if hasattr(model, "module")...