torch.load()函数格式为:torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args),一般我们使用的时候,基本只使用前两个参数。模型的保存模型保存有两种形式,一种是保存模型的state_dict(),只是保存模型的参数。那么加载时需要先创建一个模型的实例model,之后通过torch.load()将保存的模型...
如下所示: device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model = BERTBaseUncased()model.load(args.model_path, device=device) 综上所述,了解两类方法的区别和联系后,我们就不需要纠结用哪类方法了,希望能对大家有所帮助。 编辑于 2022-01-03 23:25...
modelB = TheModelBClass(*args, **kwargs) optimizerA = TheOptimizerAClass(*args, **kwargs) optimizerB = TheOptimizerBClass(*args, **kwargs) checkpoint = torch.load(PATH) modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) ...
modelB = TheModelBClass(*args, **kwargs) optimizerA = TheOptimizerAClass(*args, **kwargs) optimizerB = TheOptimizerBClass(*args, **kwargs) checkpoint = torch.load(PATH) modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) ...
model.load_state_dict(torch.load("save.pt")) #model.load_state_dict()函数把加载的权重复制到模型的权重中去 3.1 什么是state_dict? 在PyTorch中,一个torch.nn.Module模型中的可学习参数(比如weights和biases),模型的参数通过model.parameters()获取。而state_dict就是一个简单的Python dictionary,其功能是将...
model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 保存模型的推理过程的时候,只需要保存模型训练好的参数,使用torch.save()保存state_dict,能够方便模型的加载。因此推荐使用这种方式进行模型保存。 记住一定要使用model.eval()来固定dropout和归一化层,否则每次推理...
torch.save(model.state_dict(), PATH) # 推荐文件后缀名是pt或pth 加载: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 2. 保存和加载整个模型 保存: torch.save(model, PATH) 加载: model = torch.load(PATH) 我们采用推荐的方法一来实验一下: X = torch.rand...
model = torch.load('train_model/clip/Vtransformers_bert_6_layers_encoder_clip.bin') print(model) model.cuda(args.local_rank) 。。。 model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank],find_unused_parameters=True) print('...
loaded_model = torch.load(os.path.join(tmpdirname, "model.pt")) loaded_model(torch.randn(1, 10)) def test_state_dict_save(self): torch._dynamo.reset() model = ToyModel() model.compile() model(torch.randn(1, 10)) with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdirname: torch.save(model....
= device.replace('gpu:','') net = models.make({'name': 'liif', 'args': { 'encoder_spec': { 'name': 'rdn', 'args': {'no_upsampling': True} }, 'imnet_spec': { 'name': 'mlp', 'args': { 'out_dim': 3, 'hidden_list': [256, 256, 256,256] } } } }, load_sd...