可以通过检查模型的参数张量的device属性来确定它们是否在CUDA设备上 # 检查模型参数是否在CUDA设备上forparaminmodel.parameters():print(param.device)#如果所有的参数张量都打印出cuda:0,则表示它们都在CUDA设备上或者forparaminmodel.parameters():print(param.is_cuda)#如果所有的参数张量都打印出True,则表示它们都...
model=Model()criterion=torch.nn.BCELoss(size_average=True)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(100):fori,datainenumerate(train_loader,0):#1.Prepare data inputs,labels=data #2.Forward y_pred=model(inputs)loss=criterion(y_pred,labels)print(epoch,i,loss.item(...
model.load_state_dict(torch.load("save.pt")) #model.load_state_dict()函数把加载的权重复制到模型的权重中去 3.1 什么是state_dict? 在PyTorch中,一个torch.nn.Module模型中的可学习参数(比如weights和biases),模型的参数通过model.parameters()获取。而state_dict就是一个简单的Python dictionary,其功能是将...
注意, 加载模型之后, 并不能直接运行, 需要使用model.eval()函数设置 Dropout 与层间正则化. 另一方面, 该方法在存储模型的时候是以字典的形式存储的, 也就是存储的是模型的字典数据, Pytorch 不能直接将模型读取为该形式, 必须先torch.load()该模型, 然后再使用load_state_dict(). 1.3 模型的参数+ 模型训...
前述说到了parameters就是Net的权重参数(比如conv的weight、conv的bias、fc的weight、fc的bias),类型为tensor,用于前向和反向;比如,你针对Net使用cpu()、cuda()等调用的时候,实际上调用的就是parameter这个tensor的cpu()、cuda()等方法;再比如,你保存模型或者重新加载pth文件的时候,针对的都是parameter的操作或者赋值...
model.parameters()常用于定义优化器(optimizer)和计算梯度。 model.state_dict(): 这个方法返回一个字典,包含了模型的所有状态信息。字典中的键是参数名称,值是对应参数的张量(Tensor)。model.state_dict()的主要用途是保存和加载模型。通过调用torch.save()将model.state_dict()保存为文件后,可以使用torch.load...
model.load_state_dict(torch.load("")) #model.load_state_dict()函数把加载的权重复制到模型的权重中去 3.1 什么是state_dict? 在PyTorch中,一个torch.nn.Module模型中的可学习参数(比如weights和biases),模型的参数通过model.parameters()获取。而state_dict就是一个简单的Python dictionary,其功能是将每层与...
在PyTorch中,torch.nn.Module 模型的可学习参数(即权重和偏置)包含在模型的 parameters 中(使用 model.parameters() 访问)。 state_dict 只是一个Python字典对象,它将每个层映射到其参数张量。 请注意,只有具有可学习参数的层(卷积层、线性层等)在模型的 state_dict 中有条目(entries)。 Optimizer对象(torch.optim...
state_dict(), 'model_parameters.pth') 这段代码将模型的参数保存到一个名为 ‘model_parameters.pth’ 的文件中。model.state_dict() 是一个包含模型所有参数的字典对象。 加载模型 要加载一个保存过的模型,我们通常使用 torch.load() 函数来读取参数,然后使用这些参数来重新构造模型。以下是一个简单的示例:...
fromtorch.distributed.optim import ZeroRedundancyOptimizerifargs.enable_zero_optim:print('=> using ZeroRedundancyOptimizer')optimizer = torch.distributed.optim.ZeroRedundancyOptimizer(model.parameters(),optimizer_class=torch.optim.SGD,lr=args.lr,momentum=args.momentum,weight_decay=args.weight_decay)else:...