<!DOCTYPE html> save_model 功能说明训练后量化接口,根据量化因子记录文件record_file以及修改后的模型,插入AscendQuant、AscendDequant等算子,然后保存为可以在Onnx Runtime环境进行精度仿真的fake_quant模型,和可以在昇腾AI处理器做推理的部署模型。 约束说明在网络
在PyTorch中,模型的保存主要使用torch.save函数。我们可以选择保存整个模型或者仅保存模型的参数。 1. 保存整个模型 保存整个模型时,你可以使用如下代码: importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 创建一个示例模型model=models.resnet18(pretrained=True)# 保存整个模型torch.save(model,'model.pth') 1. 2. 3....
There are two ways to save the model: one is to save the model; the other is to save the parameters of the model, and save the parameters in the form of a dictionary (official recommendation). code: importtorchimporttorchvisionvgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)vgg16_true...
self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 创建模型实例model=SimpleModel()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 假设训练完成后,保存模型的状态字典torch.save({'model_state_dict':model.state_dict...
save_model( model: Module, filename: str, metadata: Optional = None, force_contiguous: bool = True ) 以一个简单的共享权重的模型为例: from torch import nn class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.a = nn.Linear(100, 100) ...
方法一:torch.save(model, "model_name.pkl")。该方法会将整个模型都保存下来 方法二:torch.save(model.state_dict(), "model_name.pkl") 该方法只保留模型参数 推荐使用第二种方法,据说速度快 加载模型 方法一: print("加载整个模型...")model=torch.load("model.pkl")pred=model(x) 方法二:...
模型保存与加载是深度学习中常用的操作。主要分为两种方式：一种是直接保存模型，另一种是保存模型的参数，推荐以字典形式保存参数。具体操作代码如下：加载模型时，可以选择加载以模型形式保存的文件，或者加载以参数形式保存的文件并转换为模型。代码示例：加载模型后，若为自定义模型，必须先引入模型定义，...
关于pytorch模型的保存(save)和加载(load) 目前常见的有两种方法: 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()...
在上面的代码中,torch.jit.script(model)将模型转换为TorchScript脚本,然后使用traced_script_module.save('model_script.pt')将其保存到硬盘上。之后,你可以使用torch.jit.load()重新加载模型。这两种方法各有优缺点。使用torch.save()保存模型只包含模型的参数,而使用torch.jit.script()保存模型则包括整个模型结构...
import torchimport torch.nn as nn# 创建一个示例模型classSampleModel(nn.Module):def__init__(self): super(SampleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 5)model = SampleModel()# 保存模型参数torch.save(model.state_dict(), 'sample_model.pth')2. 保存模型 + 参数有时，...