请注意，AWS_ENDPOINT_URL 需要 protocol，而 MinIO 变量不需要。AWS_ACCESS_KEY_ID=adminAWS_ENDPOINT_URL=http://172.31.128.1:9000AWS_REGION=us-east-1AWS_SECRET_ACCESS_KEY=passwordMINIO_ENDPOINT=172.31.128.1:9000MINIO_ACCESS_KEY=adminMINIO_SECRET_KEY=passwordMINIO_SECURE=false写入和读取 Checkpoi...
1.1. 什么时候用checkpoint? 1.2. 方式一:保存和加载模型的权重 1.2.1. save checkpoint 1.2.2. 加载 checkpoint 1.3. 方式二:保存和加载模型的整个结构 1.3.1. save 1.3.2. load 2. train 和 test 函数 3. 可视化 3.1. matplotlib 可视化 3.2. tensorboard 可视化 3.2.1. TensorBoard 是什么? 3.2.2. ...
self.with_cp 为 True,表示要开启梯度检查点功能。 checkpoint 在用法上面需要注意以下几点: 模型的第一层不能用 checkpoint 或者说 forward 输入中不能所有输入的 requires_grad 属性都是 False,因为其内部实现是依靠输入的 requires_grad 属性来判断输出返回是否需要梯度,而通常模型第一层输入是 image tensor,其 r...
ckp_path = "checkpoint.pt" if os.path.exists(ckp_path): print(f"load checkpoint from {ckp_path}") checkpoint = load_checkpoint(ckp_path) model.load_state_dict(checkpoint["model_state_dict"]) optimizer.load_state_dict(checkpoint["optimize_state_dict"]) first_epoch = checkpoint["epoch"] ...
常见用法 # dirctly save entiry model torch.save('model.pth') # save model'weights only torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') # save checkpoint checkpint = { 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), ...
- `checkpoints/`: 用于保存训练好的模型,可使程序在异常退出后仍能重新载入模型,恢复训练 - `data/`:数据相关操作,包括数据预处理、dataset实现等 - `models/`:模型定义,可以有多个模型,例如上面的AlexNet和ResNet34,一个模型对应一个文件 - `utils/`:可能用到的工具函数,在本次实验中主要是封装了可视化工具...
需要保存的数据:checkpoint 由上图我们可以看到模型训练的五个步骤:数据 -> 模型 -> 损失函数 -> 优化器 -> 迭代训练这五个步骤中数据和损失函数是没法改变的,而在迭代训练的过程中模型的一些可学习参数和优化器中的一些缓存是会变的,所以需要保留这些信息,另外还需要保留迭代的次数,如下: ...
PyTorchAPI中有两个不同的梯度检查点方法,都在torch.utils.checkpoint命名空间中。两者中比较简单的一个是checkpoint_sequential,它被限制用于顺序模型(例如使用torch.nn.Sequentialwrapper 的模型)。另一个是更灵活的checkpoint,可以用于任何模块。 下面是一个完整的代码示例,显示了checkpoint_sequential的实际用法: ...
非可重入激活检查点在调用时在CheckpointHook上下文中运行，反向传递期间触发RecomputationHook重新计算。此机制依赖于在前向和反向中按相同顺序访问recomputed张量，确保整个实现的一致性。2.1版本的激活检查点支持了更多情景，并详细说明了处理各种情况的代码注释。可重入变体则使用自定义的autogradFunction修改...