Pytorch的量化 https://zhuanlan.zhihu.com/p/299108528 官方量化文档 https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html#common-errors Pytorch的量化大致分为三种:模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化,本文从一个工程项目(Pose Estimation)给大家介绍模型训练后静态量化的过程。 具体量...
pytorch得模型保存有两种方式,一种是保存整个Module,另外一种保存模型得参数。 -保存和加载整个Moudle:torch.save(net,path),torch.load(fpath) -保存模型参数:torch.save(net.state_dict(),path),net.load_state_dict(torch.load(path)) 第一种方法比较懒,保存整个得模型架构,比较费时占内存,第二种方法是只...
如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需要使用 map_location 参数将模型转移到 CPU 上。反之亦然。 torch.save 用于将 PyTorch 对象保存到磁盘文件中。它可以保存各种类型的对象,包括模型、张量、字典等。 torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=None) obj:要保存的对象,可以是模型...
断点续练是在训练过程中每隔一定次数的 epoch 就保存模型的参数和优化器的参数,这样如果意外(比如停电啦)终止训练了,下次就可以重新加载最新的模型参数和优化器的参数,在这个基础上继续训练。 需要保存的数据:checkpoint 由上图我们可以看到模型训练的五个步骤:数据 -> 模型 -> 损失函数 -> 优化器 -> 迭代训练这...
在深度学习的应用中,模型训练往往需要耗费大量的时间和计算资源。因此,将训练好的模型进行保存,并在需要的时候进行加载,是一种常见的方法。在本篇文章中,我们将介绍如何在PyTorch中加载训练好的模型,并提供具体代码示例。 一、模型训练与保存 在加载模型之前,我们首先需要一个已经训练好的模型。在训练完成后,我们可以...
pytorch 模型加载和保存 模型加载 torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args) map_location适用于修改模型能在gpu上运行还是cpu上运行。 一般情况下,加载模型,主要用于预测新来的一组样本。预测的主要流程包括:输入...
使用pytorch加载模型 使用PyTorch加载模型是指使用PyTorch框架来加载预训练的神经网络模型,以便进行推理或微调训练。PyTorch是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的工具和接口,方便用户进行模型的构建、训练和部署。 加载模型的步骤如下: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import torch import torchvision.models as...
★模型加载当我们对网络模型结构进行优化改进时,如果改进的部分不包含可学习的层,那么可以直接加载预训练权重。如:如果我们对上述lenet模型进行改进,将激活函数层改为nn.Hardswish(),因为不包含可学习的参数,所以改进的模型的state_dict()没有改变,仍然可以直接加载lenet模型的权重文件。 当我们改进的部分改变了可...
在深度学习中,预训练模型(Pre-trained Models)是宝贵的资源,它们通过大量数据预先训练而成,能够显著提升模型在新任务上的表现,同时减少训练时间和资源消耗。PyTorch作为目前最流行的深度学习框架之一,提供了简便的API来下载和加载这些预训练模型。下面,我们将详细介绍如何在PyTorch中完成这一过程。 1. 准备工作 首先,确...