torch.load: 使用 pickle 的unpickling facilities 将被pickled的对象文件反序列化到内存。此函数还可方便设备将数据加载进来(请看 Saving & Loading Model Across Devices). 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?
deftrain_model(model,dataloader,criterion,optimizer,device):model=model.to(device)forinputs,labelsindataloader:inputs=inputs.to(device)labels=labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()torch.cuda.empty_cache()# 清空显存 1...
加载模型:可以加载第一个以模型形式保存的文件;也可以加载第二个以模型的参数形式保存的文件,并且能把其转化成模型。 Load model: You can load the first file saved in the form of a model; you can also load the second file saved in the form of model parameters, and convert it into a model. ...
load_model(model_restored, "model.safetensors") 其实model.safetensors文件里完全丢失了b的信息,只保留了a的数据。这就要求我们加载模型的时候,由model_restored来提供b与a共享数据的信息。 我们大致也能猜到load_model的实现方式: def load_model(model, filename): data = load_file(filename) model_data...
model = torch.load("model.pkl") 只保存与加载模型参数 只保存模型参数,保存后的文件使用torch.load()加载后类型是collections.OrderedDict: torch.save(model.state_dict(),"model_parameter.pkl") 由于模型文件中只保存了参数、没有网络结构,所以加载模型时需要先指定网络结构,复制训练时定义的网络结构即可: ...
model=torch.load(my_model.pth)如果想要保存模型参数、训练采用的优化器参数、模型保存路径等信息，可将这些信息组合起来构成一个字典，然后将字典保存起来：4.模型文件互相加载：CPU<->GPU 模型的加载还和设备硬件有关，我们实际应用中常会在GPU上训练数据，也会有在CPU训练的情况（模型小、无GPU时）。训练方式的...
也可以直接从官方model_zoo下载: pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['resnet152'])""" model_dict = model.state_dict() #将pretrained_dict里不属于model_dict的键剔除掉,只加载重复的网络结构的参数 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dic...
模型保存与加载是深度学习中常用的操作。主要分为两种方式：一种是直接保存模型，另一种是保存模型的参数，推荐以字典形式保存参数。具体操作代码如下：加载模型时，可以选择加载以模型形式保存的文件，或者加载以参数形式保存的文件并转换为模型。代码示例：加载模型后，若为自定义模型，必须先引入模型定义，...
model = MyModel() model.load_state_dict(model_params) 借助文心快码(Comate),开发者可以快速生成上述代码,减少手动编写的时间。 转换后加载模型 对于一些非PyTorch格式的模型,我们可以先使用相应的工具将其转换为PyTorch可识别的格式,再通过torch.load()函数加载。比如使用paddlepaddle框架训练的模型,可以通过以下方式...
model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 这里假设预训练的权重文件为'model.pth',可以根据实际情况修改文件路径。 设置模型为推理模式: 代码语言:txt 复制 model.eval() 将模型设置为推理模式,这会关闭一些训练时使用的特定层,如Dropout和Batch Normalization。