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...
classCheckpoint(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,run_function,input):ctx.run_function=run_functionctx.save_for_backward(input)withtorch.no_grad():output=run_function(input)returnoutput@staticmethoddefbackward(ctx,output_grad):run_function=ctx.run_functioninput=ctx.saved_tensorsdetach...
运行结果: D:\Anaconda\envs\pytorch\python.exe "C:/Users/lv/Desktop/Pytorch/1. Pytorch的使用(第一次)/src/19. VGG模型_pretrained(现有网络模型的使用).py" Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth" to C:\Users\lv/.cache\torch\hub\checkpoints\vgg16-397923af.pth...
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...
github Pytorch 中的 checkpoint PyTorch 15.深度学习中常见的python操作 Pickle模块 Python调试器pdb 单步执行模式 单刀直入 argparse type 可选参数 参数简写 混合定位参数和可选参数 默认值default Pickle模块 说明:Python中的pickle模块实现了基本的数据序列与反序列化,序列化对象可以在磁盘上保存对象,并在需要的时候...
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: ...
加载和保存一个通用的检查点(Checkpoint) 在同一个文件保存多个模型 采用另一个模型的参数来预热模型(Warmstaring Model) 不同设备下保存和加载模型 1. 什么是状态字典(state_dict) PyTorch 中,一个模型(torch.nn.Module)的可学习参数(也就是权重和偏置值)是包含在模型参数(model.parameters())中的,一个状态字...
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 ...
epoch_start= checkpoint['epoch'] + 1print('Loaded from: {}'.format(args.resume))#loggingresults = {'train_loss': [],'test_acc@1': []}ifnotos.path.exists(args.results_dir): os.mkdir(args.results_dir)#dump argswith open(args.results_dir +'/args.json','w') as fid: ...