请注意,load_state_dict()函数采用字典对象,而不是保存对象的路径。这意味着您必须先反序列化保存的state_dict,然后再将其传递给load_state_dict()函数。即,不能使用model.load_state_dict(PATH)进行加载。 Saving & Loading a General Checkpoint for Inference and/or Resuming Training Sava: torch.save({ '...
torch.load:使用 pickle 的unpickling facilities 将被pickled的对象文件反序列化到内存。此函数还可方便设备将数据加载进来(请看 Saving & Loading Model Across Devices). torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化的 state_dict 加载模型的参数字典。 关于 state_dict 的更多信息,请看 什么是 state_dict?....
Load: model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval() REF https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html
在PyTorch中有两种方法可以保存和加载用于推理的模型。第一个是保存和加载state_dict,第二个是保存和加载整个模型。 Introduction 使用torch.save() 存储模型的state_dict 具有很大的flexibility,当restore model 时。因为只保存了可学习的parameters(比较常用,推荐)。 在保存和加载整个模型时,使用Python的pickle模块保存...
the_model=TheModelClass(*args,**kwargs)# declare the_model as a object of TheModelClass the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))# load parameters from PATH 2. Save all structure and parameters 1 2 3 torch.save(the_model, PATH) ...
原题 | SAVING AND LOADING MODELS 作者 | Matthew Inkawhich 原文 | https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 译者 | kbsc13("算法猿的成长"公众号作者) 声明 | 翻译是出于交流学习的目的,欢迎转载,但请保留本文出于,请勿用作商业或者非法用途 简介 本文主要介绍如何加载和保存 PyTor...
原题 | SAVING AND LOADING MODELS 作者 | Matthew Inkawhich 简介 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数: torch.save :把序列化的对象保存到硬盘。它利用了 Python 的 pickle 来实现序列化。模型、张量以及字典都可以用该函数进行保存; torch.load:采用 pickle 将反序列化的对象从...
Saving and Loading Model Weights model = models.vgg16(petrained=True) torch.save(model.state_dict(),"model_weights.pth") To load model weights ,you need to create an instance of the same model first,and then load the parameters using load_state_dict() method ...
#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(...
然后,我们使用torch.save()方法将训练好的模型导出为.pt文件。最后,我们演示了如何加载之前导出的模型。通过这些步骤,我们可以将训练好的PyTorch模型保存下来,并在其他地方加载和使用。 希望本文对你有所帮助! 引用 [1] PyTorch官方文档:[Saving and Loading Models](...