2023-10-012023-10-022023-10-032023-10-042023-10-052023-10-062023-10-072023-10-082023-10-09Import librariesDefine modelSetup datasetTrain and validate modelSave best modelStepPyTorch 保存最佳模型 序列图 为了更加直观地展示执行流程,可以使用序列图: DataLoaderModelUserDataLoaderModelUseralt[Training process...
Model+forward(input)+train(data)+validate(data)Trainer+train(model, train_loader)+validate(model, val_loader)Checkpoint+save(model, path)+load(path) 3. 代码实现 我们使用下面的代码示例来阐述如何在训练过程中保存最佳模型。代码中我们定义了train和validate两个函数,以便进行模型的训练和验证。 importtorch...
best_model_state = deepcopy(model.state_dict()) torch.save(best_model_state, model_save_path) 而不是: best_model_state = model.state_dict() torch.save(best_model_state, model_save_path) 因为后者best_model_state得到只是model.state_dict()的引用,它依旧...
best_model_state=deepcopy(model.state_dict())torch.save(best_model_state,model_save_path) 而不是: best_model_state=model.state_dict()torch.save(best_model_state,model_save_path) 因为后者best_model_state得到只是model.state_dict()的引用,它依旧会随着训练过程而发生改变。 (2)复用模型进行推断 ...
torch.save(model,PATH) 加载: # Model class must be defined somewheremodel=torch.load(PATH)model.eval() 一般保存为.pt或.pth格式的文件。 注意: 可以使用model.eval()将 dropout 和 batch normalization 层设置成 evaluation 模式。 2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完,还会继续训练) ...
如果当前模型的得分是迄今为止我们见过的最好的,我们会保存第二份state的副本,文件名为.best.state。这可能会被另一个得分更高的模型版本覆盖。通过只关注这个最佳文件,我们可以让我们训练模型的客户摆脱每个训练时期的细节(当然,前提是我们的得分指标质量很高)。 列表13.35 training.py:514, .saveModel if isBest:...
pytorch保存模型并记录最优模型# remember best acc@1 and save checkpoint is_best = acc1 > best_acc1 best_acc1 = max(acc1, best_acc1)if args.local_rank == 0:save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1,'arch': args.arch,'state_dict': model.module.state_dict(),'best_acc1': best_acc...
fromtorch.autogradimportVariable# Function to save the modeldefsaveModel():path ="./myFirstModel.pth"torch.save(model.state_dict(), path)# Function to test the model with the test dataset and print the accuracy for the test imagesdeftestAccuracy():model.eval() accuracy =0.0total =0.0device...
# 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pkl') model_object.load_state_dict(torch.load('params.pkl')) 可以看到这是我保存的模型: 代码语言:txt AI代码解释 其中best.mdl是第二中方法保存的 代码语言:txt ...
command:-"python3"-"/opt/pytorch-mnist/mnist.py"-"--epochs=10"-"--batch-size"-"32"-"--test-batch-size"-"64"-"--lr"-"0.01"-"--momentum"-"0.9"-"--log-interval"-"10"-"--save-model"-"--log-path"-"/results/master.log"volumeMounts:-name: result-volume ...