3.加载(load_from_checkpoint) 4.加载(Trainer) 参考 argmax不可导问题 最近在一项工作中遇到argmax不可导问题,具体来说是使用了两个不同的网络,需要将前一个网络的输出的概率分布转换成最大类别值,然后将其喂给第二个网络作为输入,然而argmax操作后不能保留梯度信息。如果此时想继续对第一个网络进行梯度更新的
读取Checkpoint 读取保存的checkpoint文件可以使我们方便地恢复模型训练: # 加载checkpointcheckpoint=torch.load('checkpoint.pth')# 恢复模型和优化器状态model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state'])epoch=checkpoint['epoch']loss=checkpoint['loss']print...
在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件,以防不测,下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练,但是在重新加载时发现类似报错: size mismatch for block0.affine0.linear1.linear2.weight: copying a param with shape torch.Size([512, 256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size(...
在使用 MyLightningModule 的load_from_checkpoint 方法加载指定的 checkpoint 时,须用到之前训练该模型的“超参数”,如果忽略了超参数的设置可能会报告类似于这样的错误:TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'args'。对此有两种解决方案: 使用arg1=arg1, arg2=arg2, ...这样的参数传...
load_from_checkpoint: TypeError:init() missing 1 required positional argument I have read the issues before, but the things different ismyLightningModuleis inherited from my self-definedLightningModule. How to solve this problem or what is the best practice better suited to my needs?
Bug description I want to load a trained checkpoint to "gpu" in colab, but it seems that load_from_checkpoint loads two copies, and the device of the model is "cpu". The memory of both host and gpu is occupied. If i use: model.to(torch.d...
原因是因为checkpoint设置好的确是保存了相关字段。但是其中设置的train_dataset却已经走过了epoch轮,当你再继续训练时候,train_dataset是从第一个load_data开始。 # -*- coding:utf-8 -*-importosimportnumpyasnpimporttorchimportcv2importtorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchvision.transformsas...
checkpoint = torch.load("pathtosavemodel") model = SimpleNet(num_classes=10) model.load_state_dict(checkpoint) model.eval() 注意,如果你的模型使用ImageNet训练的,那么你的num_classes必须为1000而不是10. 代码的所有其它部分维持一致,只有一点不同——如果我们以使用CIFAR10训练的模型进行预测,那么在转换...
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch'] # 冻结训练 if freeze: freeze_epoch = 5 print("冻结前置特征提取网络权重,训练后面的全连接层") for param in model.feature.parameters(): param.requires_grad = False # 将不更新的参数的requires_grad设置为False,...
MindSpore:在MindSpore中,优化器的状态是通过Checkpoint模块保存和加载的。可以使用save_checkpoint()方法将优化器的状态保存到磁盘,然后使用load_checkpoint()方法将状态加载到优化器中。 from mindspore.train.serialization import save_checkpoint, load_checkpoint # 保存优化器状态 optimizer = nn.SGD(params=model.trai...