或者一个组合模型,你必须为每一个模型保存状态字典state_dict()和其对应的优化器参数optimizer.state_dict();您还可以保存任何其他项目,可能会帮助您恢复训练,只需将它们添加到字典;为了加载模型,第一步是初始化神经网络模型和优化器,然后用torch.load()去加载checkpoint对应的数据,因为checkpoints是字典,所以我们...
segments, images)loss = loss_func(output, target)loss.backward()optimizer.step()if os.path.exists('checkpoints/') is False:os.mkdir('checkpoints')torch.save(model.state_dict(), 'checkpoints/epoch_'+str(epoch)+'.pt')
state_dict() # 自定义autograd mlp = MLP() mlp.load_state_dict(mlp_state_dict) y = mlp(x) z = torch.sum(y) autograd(z.grad_fn, torch.tensor(1.)) print(x.auto_grad) # tensor([-0.0121, 0.0055, -0.0756, -0.0747, 0.0134, 0.0867, -0.0546, 0.1121, -0.0934, -0.1046], grad_fn...
我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 梯度检查点 在反向传播算法中,梯度计算从损失函数开始,计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储,直到计算出最终的更新梯度。 这样做会消耗大量 GPU 内存。 梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。
在没有梯度检查点的情况下,使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型,并在不使用梯度检查点的情况下训练它。记录模型的不同指标,如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗,所以在训练时需要检测每批的内存消耗。这里使用nvidia-ml-py3库,该库使用nvidia-smi命令来获取...
torch.save({'epoch': epoch + 1,'model': model.module.state_dict()ifargs.mGPUselsemodel.state_dict(),'optimizer': optimizer.state_dict(), }, filename) #从 filename 加载模型 checkpoint = torch.load(filename) start_epoch = checkpoint['epoch'] ...
在没有梯度检查点的情况下,使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型,并在不使用梯度检查点的情况下训练它。记录模型的不同指标,如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗,所以在训练时需要检测每批的内存消耗。这里使用nvidia-ml-py3库,该库使用nvidia-smi命令来获取...
在没有梯度检查点的情况下,使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型,并在不使用梯度检查点的情况下训练它。记录模型的不同指标,如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗,所以在训练时需要检测每批的内存消耗。这里使用nvidia-ml-py3库,该库使用nvidia-smi命令来获取...
zero_grad():清空所管理参数的梯度,因为pytorch特性:张量梯度不自动清零 step():执行一步更新 add_param_group():添加参数组 state_dict():获取有乎其当前状态信息字典 load_state_dict():加载状态信息字典 2. 学习率与动量 梯度下降: 学习率:控制更新的步伐。
网络参数保存加载、梯度/权重查看 网络参数保存和加载: >只加载名称相同的部分 >model.load_state_dict(torch.load(weight_path), strict=False) > torch.save(myNet.state_dict(),'pakage_pkl/net_parameter.pkl') # 网络参数保存 > myNet.load_state_dict(torch.load('pakage_pkl/net_parameter.pkl'))...