在Torch中,保存和加载模型参数可以通过使用torch.save()和torch.load()函数来实现。 保存模型参数: # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 复制代码 加载模型参数: # 加载模型参数 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 复制代码 在保存模型参数时,我们使用model.state_dict...
一、 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch':epoch} 2.调用torch.save(): torch.save(state, dir) 其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名,如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' 二、 当你想恢复某一阶段的训练(...
假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一、 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(),'optimizer':optimizer.state_dict(),'epoch':epoch} 2.调用torch.save(): ...
【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 2019-12-09 16:09 −torch.utils.data.DataLoader 简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下:1)创建Dataset对象2)将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中 D... ...
一、模型保存 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch':epoch} 2.调用torch.save(): torch.save(state, dir) 其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名,如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' 二、当你想恢复某一阶段...
1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch':epoch} 2.调用torch.save(): torch.save(state, dir) 其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名,如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' ...
1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch':epoch} 2.调用torch.save(): torch.save(state, dir) 其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名,如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' ...
1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch':epoch} 2.调用torch.save(): torch.save(state, dir) 其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名,如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' ...
torch.save(state, dir)其中dir表⽰保存⽂件的绝对路径+保存⽂件名，如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth'⼆、当你想恢复某⼀阶段的训练（或者进⾏测试）时，那么就可以读取之前保存的⽹络模型参数等。checkpoint = torch.load(dir)model.load_state_dict(checkpoint['net'])optimizer.load_state...