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....
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) self.b = self.a def forwa...
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将用户待量化的模型保存为可以在Onnx Runtime环境进行量化精度仿真的精度仿真模型,和可以在昇腾AI处理器BS9SX1A AI处理器做推理的部署模型。 约束说明 在网络推理的batch数目达到batch_num后,再调用
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...
torch.save(model, mymodel.pth)#保存整个model的状态 1. 调用: model=torch.load(mymodel.pth)#这里已经不需要重构模型结构了,直接load就可以 model.eval() 1. 2. .pt表示pytorch的模型,.onnx表示onnx的模型,后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件之间其实没有任何区别 ...
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:...
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...
#第一种：只存储模型中的参数，该方法速度快，占用空间少（官方推荐使用）model=VGGNet()torch.save(...
两种方法:保存和加载参数 和 保存加载整个模型 保存和加载参数 #保存torch.save(model.state_dict,PATH)#PATH推荐格式为.pt#加载model=TheModelClass(*args, **kwargs ) model.load_state_dict(torch.load(PATH) ) 保存加载整个模型 #保存torch.save(model,PATH)#加载model = torch.load(PATH)...
Python Pytorch 两种情况的实现方法 1 （1）只保存模型参数字典（推荐） 代码： #保存 torch.save(the_model.state_dict(), PATH) #读取 the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 2 （2）保存整个模型 代码： #保存 torch....