model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 1. 2. 3. 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
4. 接下来,我们定义一个简单的训练函数,用于展示显存占用的情况: 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.b...
# torch.load 需要注意 map_location 的使用# 例子一:defload_model(model_file):model=MobileNetV2()state_dict=torch.load(model_file)model.load_state_dict(state_dict)model.to('cpu')returnmodel# 例子二:net=Net()net.load_state_dict(torch.load(PATH))# 例子三:device=torch.device("cuda")model=...
model.cuda()是 PyTorch 中的一个方法,用于将模型(通常是神经网络)转移到 GPU 设备上进行计算。PyTorch 支持使用 CUDA 进行 GPU 加速,CUDA 是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和 API,用于在其 GPU 上进行通用计算。 优势 并行计算:GPU 拥有数千个处理核心,能够同时运行数千个线程,非常适合执行可以并行化的深度学...
对于numpy,函数没有device参数;Tensor类型根据具体的框架替换成框架的具体类,例如torch.Tensor或者np.array。 权重共享 为了支持pytorch里的weight sharing(例如常见的word embedding与lm_head共享权重),safetensors专门为pytorch设计了两个函数: load_model(model: Module, filename: Union[str, os.PathLike], strict ...
state_dict(), 'iris_model.pth') 4. 评估模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 加载模型 model = IrisModel() # 先实例化一个模型 model.to(device) model.load_state_dict(torch.load('iris_model.pth')) model.eval() # 加载后的模型需要调用eval()方法# 评估模型 model....
loaded_model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 5.6 GPU 加速 介绍:PyTorch 允许在GPU上运行张量和模型,以加速深度学习任务。 简单使用: importtorch# 检查是否有可用的GPUiftorch.cuda.is_available():# 将模型和张量移动到GPUmodel = model.cuda() ...
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,可以通过以下方式转换并加载: # 转换...
model = torch.load('model_complete.pth') 断点续训技巧 在实际训练过程中,可能会遇到各种中断情况,如计算资源的分配、意外断电等。为了应对这些情况,我们需要掌握一些断点续训的技巧。 保存训练状态 除了保存模型权重,我们还应该保存足够的训练状态信息,以便于后续从断点处继续训练。这些信息通常包括: ...
xy = torch.load('xy_dict.pt') xy 输出: {'x': tensor([1., 1., 1.]),'y': tensor([0., 0., 0., 0.])} state_dict 在PyTorch中,Module的可学习参数(即权重和偏差),模块模型包含在参数中(通过model.parameters()访问)。state_dict是一个从参数名称隐射到参数Tesnor的字典对象。