3. 这个时候意识到,可能本来加载的时候,checkpoint中就没有权值字段, 而这情况恰恰又被overwrite模式直接忽略了,所以通过load之后并没有对初始化的模型进行权值的复写,而后来的evaluate过程使用的是初始化的模型进行测试,当然结果很差 save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'state_dict': model.state_dict(), ...
model =torch.load('model.pth\pkl\pt') #一般形式为model_dict=torch.load(PATH) (2)仅保存和加载模型参数(推荐使用,需要提前手动构建模型) 速度快,占空间少 # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth\pkl\pt') #一般形式为torch.save(net.state_dict(),PATH) # 加载模型参数 model...
model = MyModel(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 可以看到模型保存的是model.state_dict()的返回对象。model.state_dict()的返回对象是一个OrderDict,它以键值对的形式包含模型中需要保存下来的参数,例如: class MyModule(nn.Module...
defload_model(model,chinkpoint,optimizer):model_CKPT=torch.load(checkpoint)model_dict=model.state_dict()pretrained_dict=model_CKPT['state_dict']# 将不在model中的参数过滤掉new_dict={k,vfork,vinpretrained_dict.items()ifkinmodel_dict.keys()}model_dict.update(new_dict)model.load_state_dict(mode...
model = model.to(device) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 加载预训练权重 if resume: checkpoint = torch.load(resume, map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(ch...
optimizer.load_state_dict(model_CKPT['optimizer']) return model, optimizer 其他的参数可以通过以字典的方式获得 但是,但是,我们可能修改了一部分网络,比如加了一些,删除一些,等等,那么需要过滤这些参数,加载方式: def load_checkpoint(model, checkpoint, optimizer, loadOptimizer): ...
torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化的 state_dict 加载模型的参数字典。 关于 state_dict 的更多信息,请看 什么是 state_dict?. 内容提要: 什么是 state_dict? 保存& 加载 Model 用于推断 保存& 加载一个CheckPointCheckPoint 保存多个 Models 到一个文件 ...
PyTorch 中常见的保存 checkpoint 是使用 .tar 文件扩展名。 要加载项目,首先需要初始化模型和优化器,然后使用torch.load()来加载本地字典。这里,你可以非常容易的通过简单查询字典来访问你所保存的项目。 请记住在运行推理之前,务必调用model.eval()去设置 dropout 和 batch normalization 为评估。如果不这样做,有可...
model.load_state_dict(torch.load('checkpoint.pth')) 二、PyTorch Profile工具Profile工具是PyTorch中用于分析模型性能和优化模型的工具。通过Profile工具,我们可以了解模型训练过程中各个操作的时间消耗,从而找到性能瓶颈并进行优化。在PyTorch中,我们可以使用torch.autograd.profiler模块来开启Profile工具。例如: import tor...
model = torch.load('model.pth\pkl\pt') #⼀般形式为model_dict=torch.load(PATH)（2）仅保存和加载模型参数(推荐使⽤,需要提前⼿动构建模型)速度快，占空间少 # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth\pkl\pt') #⼀般形式为torch.save(net.state_dict(),PATH)# 加载...