首先,要清楚几个函数:torch.save、torch.load、state_dict()、load_state_dict()。 先举个例子: importtorchmodel=torch.load('my_model.pth')torch.save(model,'new_model.pth') 上面的保存和加载函数直接包含了整个模型的结构。但是当你需要灵活加载模型参数时,比如只加载部分参数,那么这种情况保存的pth文...
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...
torch.save(model.state_dict(), PATH) # load 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...
model=MyModel()print(model.state_dict())>>>OrderedDict([('my_param',tensor([-0.3052])),('my_buffer',tensor([0.5583])),('fc.weight',tensor([[0.6322,-0.0255],[-0.4747,-0.0530]])),('conv.weight',tensor([[[0.3346]],[[-0.2962]]])),('conv.bias',tensor([0.5205])),('fc2.weight...
model = MyModel(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. model.state_dict()其实返回的是一个OrderDict,存储了网络结构的名字和对应的参数,下面看看源代码如何实现的。 state_dict ...
做分割,以方便后面load_state_dict读取参数。class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1)) # 参数注册为 buffer self.my_param = nn....
与2.2的不同是除了保存 model_state_dict 之外,还需要保存:optimizer_state_dict,epoch 和 loss,因为继续训练时要知道优化器的状态,epoch 等等。 加载: model=TheModelClass(*args,**kwargs)optimizer=TheOptimizerClass(*args,**kwargs)checkpoint=torch.load(PATH)model.load_state_dict(checkpoint['model_state...
model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 当保存好模型用来推断的时候,只需要保存模型学习到的参数,使用torch.save()函数来保存模型state_dict,它会给模型恢复提供 最大的灵活性,这就是为什么要推荐它来保存的原因。
model.load_state_dict(model_state_dict) # 将筛选出的参数键值对加载到模型当前状态字典中 以上代码简单的对预训练参数进行了过滤和筛选,主要是通过第3条语句粗略的过滤了键值对信息,进行筛选后要用Python更新字典的方法update()来对模型当前字典进行更新,update()方法将pretrained_dict_1中的键值对添加到model_sta...
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 然而这种方法只会保存模型的参数,并不会保存Epoch、optimizer、weight之类。我们需要自己导入模型的结构信息。 方法二: 保存 torch.save(the_model, PATH) 恢复 the_model = torch.load(PATH) 一个相对完整的例子 ...