older_val =dict['旧名']# 修改参数名dict['新名'] =dict.pop('旧名') torch.save(dict,'./model_changed.pth')#验证修改是否成功changed_dict = torch.load('./model_changed.pth')print(old_val)print(changed_dict['新名']) 添加参数层 dict= torch.load('./ckpt_dir//model_0.pth')print(...
save_file = {"model": model.state_dict(), "optimizer": optimizer.state_dict(), "lr_scheduler": lr_scheduler.state_dict(), "epoch": epoch, "args": args} torch.save(save_file, "save_weights/model_{}.pth".format(epoch)) # 加载 checkpoint = torch.load(path, map_location='cpu') ...
实际上,mymodel.save()和mymodel.load()两个方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。我们先看下mymodel.save()的定义: def save(self, model_path, weights_only=False): mymodel对象的save()方法通过调用torch.save()实现了模型存储。需要注意的是参数weights_only,...
参考自https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.save.html#torch-save torch.save()的功能是保存一个序列化的目标到磁盘当中,该函数使用了Python中的pickle库用于序列化,具体参数的解释如下 常见用法 # dirctly save entiry model torch.save('model.pth') # save model'weights only torch.save(model...
模型的权重可以通过state_dict()成员方法返回。通过torch.save()方法可以保存权重。 model=models.vgg16(pretrained=True)torch.save(model.state_dict(),"model_weights.pth") 与存储过程相对应,可以用torch.load()方法先读取保存的权重,作为一个对象返回;然后再将此对象传入模型的load_state_dict()方法,将权重载...
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') 在上面的代码中,model.state_dict()返回一个包含模型参数的字典,该字典随后被保存到名为model_weights.pth的文件中。当你需要重新加载模型时,可以使用torch.load()函数。2. 使用torch.jit.script()保存模型torch.jit.script()是另一种保存模型的方法,它...
torch.save(model,'model_complete.pth') 加载模型 加载状态字典 加载状态字典时,需要先创建一个与保存时相同结构的模型实例,然后使用load_state_dict方法。 model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) ...
mymodel = models.vgg16(pretrained=True) # 保存模型的权重state_dict torch.save(mymodel.state_dict(), "model_weights.pth") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 创建一个需要加载模型的实例 # 创建一个新的实例,跟以前的模型一致 new_model = models.vgg16() ...
model.parameters(): 这个方法返回一个包含模型所有可学习参数的迭代器。可学习参数包括模型的权重(weights)和偏置(biases)等需要通过梯度更新的参数。model.parameters()常用于定义优化器(optimizer)和计算梯度。 model.state_dict(): 这个方法返回一个字典,包含了模型的所有状态信息。字典中的键是参数名称,值是对应参...
而使用新版本写法 weights=预训练模型参数版本 ，相当于我们掌握了预训练权重参数文件的选择权from torchvision import models# 加载精度为76.130%的旧权重参数文件V1model_v1 = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1)# 等价写法model_v1 = models.resnet50(weights="IMAGENET1K_V1"...