model.4.2.bn2.running_mean torch.Size([512]) model.4.2.bn2.running_var torch.Size([512]) model.4.2.bn2.num_batches_tracked torch.Size([]) model.4.2.conv3.weight torch.Size([2048, 512, 1, 1]) model.4.2.bn3.weight torch.Size([2048]) model.4.2.bn3.bias torch.Size([2048]) mo...
dict的类型是collecitons.OrderedDict,是一个有序字典,直接将新参数名称和初始值作为键值对插入,然后保存即可。 #修改前dict= torch.load('./ckpt_dir//model_0.pth') net.load_state_dict(dict)forname,paraminnet.named_parameters():print(name,param)#按参数名修改权重dict["forward1.0.weight"] = torch....
'module.model.0.1.running_mean', 'module.model.0.1.running_var', 'module.model.1.0.weight', 'module.model.1.1.weight', 'module.model.1.1.bias', 'module.model.1.1.running_mean', 'module.model.1.1.running_var']
with safe_open("model.safetensors", framework="pt") as f: for k in f.keys(): tensors[k] = f.get_tensor(k) print(list(tensors.keys())) # ['a.bias', 'a.weight'] model_restored = Model() load_model(model_restored, "model.safetensors") 其实model.safetensors文件里完全丢失了...
torch.save(net.state_dict(),PATH) model_dict = model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.state_dict函数会以有序字典OrderedDict形式返回模型训练过程中学习的权重weight和偏置bias参数,只有带有可学习参数的层(卷积层、全连接层等),以及注册的缓存(batchnorm的运行平均值)在state_dict 中才有记录。以下...
mymodel.load_state_dict(torch.load(‘checkpoint.pth.tar’)) 1. 有了上面的保存后,现以一个例子说明如何在inference AND/OR resume train使用。 #保存模型的状态,可以设置一些参数,后续可以使用 state = {'epoch': epoch + 1,#保存的当前轮数
model=build_model(cfg.model)ckpt=torch.load(model_path,map_location=lambda storage,loc:storage)load_model_weight(model,ckpt,logger)self.model=model.to(device).eval()self.pipeline=Pipeline(cfg.data.val.pipeline,cfg.data.val.keep_ratio)definference(self,img):img_info={}ifisinstance(img,str):...
模型中的参数就是线性层的 weight 和 bias. Parameter 和 buffer 模型中需要保存下来的参数包括两种: 一种是反向传播需要被optimizer更新的,称之为 parameter 一种是反向传播不需要被optimizer更新,称之为 buffer 第一种参数我们可以通过model.parameters()返回;第二种参数我们可以通过model.buffers()返回。因为我们的...
torch.save(model.state_dict(),PATH) 加载: model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval() 在保存模型进行推理时,只需保存经过训练的模型的学习参数即可。使用 torch.save() 函数 保存模型的 state_dict 将为以后恢复模型提供最大的灵活性,这就是为什么推荐使用...
weight(权重):weight的量化是最常规也是最常见的。量化weight可达到减少模型大小内存和占用空间。 activation(激活函数输出):实际中activation往往是占内存使用的大头,因此量化activation不仅可以大大减少内存占用。更重要的是,结合weight的量化可以充分利用整数计算获得性能提升。