在PyTorch中,保存模型的checkpoint是一个非常重要的步骤,特别是在进行长时间训练时。这可以确保在训练过程中断时,能够恢复到最近的保存点,避免从头开始训练。以下是保存checkpoint的步骤和示例代码: 1. 创建一个字典对象,用于保存模型的状态信息 在创建checkpoint字典时,通常需要保存模型的当前迭代次数(epoch)、模型的状态...
这里是一个线程 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1) f: Future = executor.submit( save, staged_state_dict, checkpoint_id=checkpoint_id, storage_writer=storage_writer, planner=planner, process_group=process_group, ) # 设置任务完成后的回调函数(关闭执行器) f.add_done_callback(lambda f:...
torch.save({'epoch': epochID + 1, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_loss': lossMIN, 'optimizer': optimizer.state_dict(),'alpha': loss.alpha, 'gamma': loss.gamma}, checkpoint_path + '/m-' + launchTimestamp + '-' + str("%.4f" % lossMIN) + '.pth.tar') 如下一个...
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...
Deep learning models often require long training times, especially when working with large datasets. It is crucial to save checkpoints during model training to resume the training process later or to use the trained model for inference. In PyTorch, you can save and load checkpoints using thetorc...
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、优化器的状态、学习率变化scheduler 的状...
PyTorch中模型的保存与加载以及checkpoint的使用，可以归纳如下：模型保存：PyTorch使用torch.save函数来保存模型的状态。最常见的是保存模型的参数字典，即model.state_dict。可以选择保存其他信息，如优化器的状态，以便后续恢复训练。保存的文件后缀可以是.pt、.pth、.pkl等，这些后缀在功能和内容上无差异，...
保存checkpoint：checkpoint通常用于保存模型及其训练状态，包括模型参数、优化器状态、当前的loss、epoch等信息。可以将这些信息保存在一个字典中，然后使用torch.save序列化这个字典，通常保存为.tar文件。加载checkpoint：加载checkpoint时，首先初始化模型和优化器，然后使用torch.load加载保存的字典。通过查询字典...
能够更加优雅的处理某个worker失败的情况,重启worker。需要代码中有load_checkpoint(path)和save_checkpoint(path)这样有worker失败的话,可以通过load最新的模型,重启所有的worker接着训练。具体参考imagenet-torchrun 训练的节点数目可以弹性变化。 同样上面的代码,直接使用torchrun --nproc_per_node=2 test_gpu.py运行...
pytorch中state_dict()和load_state_dict()函数配合使用可以实现状态的获取与重载,load()和save()函数配合使用可以实现参数的存储与读取。其中最重要的部分是“字典”的概念,因为参数对象的存储是需要“名称”——“值”对应(即键值对),读取时也是通过键值对读取的。