一、保存和加载整个模型:torch.save() + torch.load() 示例: torch.save(model,'/path/xxx.pth') model= torch.load('/path/xxx.pth') 二、仅保存和加载参数:torch.save() + torch.load_state_dict() 示例: torch.save(pre-trained_model.state_dict(), "/path/xxx.pth") # 低版本pytorch用这个 ...
cn=CivilNet()#参数反序列化为python dictstate_dict = torch.load("your_model_path.pth")#加载训练好的参数cn.load_state_dict(state_dict)#变成测试模式,dropout和BN在训练和测试时不一样#eval()会把模型中的每个module的self.training设置为Falsecn =cn.cuda().eval() 可以看到使用了torch模块的load调用...
torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载的代码: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 当需要为预测保存一个模型的时候,只需要保存训练模型的可学习参数即可。采用 torch.save() 来保存模型的状态字典的做法可以更方便加载模型,这也是推荐这...
torch.save(x, 'x.pt') 1. 2. 3. 4. 5. 然后我们将数据从存储的文件读回内存。 x2 = torch.load('x.pt') x2 1. 2. 输出: tensor([1., 1., 1.]) 1. 我们还可以存储一个Tensor列表并读回内存。 y = torch.zeros(4) torch.save([x, y], 'xy.pt') xy_list = torch.load('xy....
1torch.save()[source] 保存一个序列化(serialized)的目标到磁盘。函数使用了Python的pickle程序用于序列化。模型(models),张量(tensors)和文件夹(dictionaries)都是可以用这个函数保存的目标类型。 torch.save(obj, f, pickle_module=<module '...'>, pickle_protocol=2) ...
torch.save(model,PATH) 加载: # Modelclassmust be defined somewhere model=torch.load(PATH)model.eval() 这个保存/加载过程使用最直观的语法,涉及的代码最少。以这种方式保存模型将使用Python的 pickle 模块保存整个model。 这种方法的缺点是序列化数据被绑定到保存模型时使用的特定类和精确的目录结构。 原因是pi...
实际上，mymodel.save()和mymodel.load()方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。首先，我们来看一下mymodel.save()的定义：def save(self, model_path, weights_only=False):mymodel对象的save()方法通过torch.save()实现模型存储。需要注意的是参数weights...
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...
pytorch的模型保存与恢复~ 首先pytorch官网doc中推荐两种方法。link 然而在需要注意的是: 方法一: 保存 torch.save(the_model.sta...
My first plugin 🎉 This plugin checks for the use of torch.load and torch.save. Using torch.load with untrusted data can lead to arbitrary code execution, and improper use of torch.save might expose sensitive data or lead to data corruption.