checkpoint = {"model_state_dict": net.state_dict(), "optimizer_state_dict": optimizer.state_dict(), "epoch": epoch} path_checkpoint = "./checkpoint_{}_epoch.pkl".format(epoch) torch.save(checkpoint, path_checkpoint) #或者 #保存 torch.save({ 'epoch':epoch, 'model_state_dict': model...
一、神经网络模型的保存,基本两种方式: 1. 保存完整模型model,torch.save(model, save_path) 2. 只保存模型的参数,torch.save(model.state_dict(), save_path),多卡训练的话,在保存参数时,使用 model.module.state_dict( ) 。 二、保存模型训练的断点checkpoint 断点dictionary中一般保存训练的网络的权重参数、...
save_checkpoint: importosimportrandomimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltfrommodel.lenetimportLeNetfromtools.my_datasetimportRMBDatasetfromtools.common_toolsimportse...
1、保存整个模型 def save_checkpoint(path, model, optimizer): torch.save(model, path) 1. 2. 对应的加载代码为: cnn_model=torch.load(path) 1. 2、只保存网络以及优化器的参数等数据 def save_checkpoint(path, model, optimizer): state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer...
保存模型的Checkpoint 在PyTorch中,我们可以使用torch.save()函数来保存模型的checkpoint。以下是一个简单的示例,展示了如何保存模型的状态字典和优化器的状态: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__ini...
+save_model+'/ckpt_best_%s.pth'%(str(epoch+1)))上述代码实现了在训练到一定程度再进行checkpoint...
使用Checkpoint文件,我们可以方便地保存模型的状态,以便在需要时恢复训练或迁移模型。在PyTorch中,我们可以使用torch.save()函数将模型的状态和参数保存到Checkpoint文件中。例如: torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pth') 在需要恢复模型时,我们可以使用torch.load()函数加载Checkpoint文件: model.load_state...
所以我们得checkpoint里面需要保存模型得数据，优化器得数据，还有迭代到了第几次。下面通过人民币二分类得...
the_model = torch.load(PATH) 一个相对完整的例子 保存 torch.save({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': args.arch, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_prec1': best_prec1, }, 'checkpoint.tar' ) 恢复 if args.resume: if os.path.isfile(args.resume): ...
torch.save(state, path) 2.加载 针对上述第一种情况,也只需要一句即可加载模型: model.load_state_dict(torch.load(path)) 针对上述第二种以字典形式保存的方法,加载方式如下: checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) ...