除此之外,还可以保存停止训练时epoch数,最新的模型损失,额外的torch.nn.Embedding层等。 要保存多个组件,则将它们放到一个字典中,然后使用torch.save()序列化这个字典。一般来说,使用.tar文件格式来保存这些检查点。 加载各个组件,首先初始化模型和优化器,然后使用torch.load()加载保存的字典,然后可以直接查询字典中...
If you are using Python 2,torch.save()does NOT supportStringIO.StringIOas a valid file-like object. This is because the write method should return the number of bytes written;StringIO.write()does not do this. Please use something likeio.BytesIOinstead. Example >>> # Save to file >>>...
'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict...
torch.save(model_int8.state_dict(), "r18.pth") model_int8.eval() model_prepared = prepare_fx(model2, qconfig_dict) calib_quant_model(model_prepared, test_loader) model_int8 = convert_fx(model_prepared) torch.save(model_int8.state_dict(), "r18_quant_calib.pth") evaluate_model(mod...
微调完成后,我们使用save_model函数将微调后的模型保存到指定路径。保存的模型中包含了量化的预训练权重和LoRA适配器参数。在实际使用时,我们需要将量化的权重解量化为全精度格式。 通过结合LoRA和量化,QLoRA可以将微调过程中的内存消耗降低到原来的1/8左右,使得在消费级GPU上微调十亿规模的LLM成为可能。同时,研究表明...
在PyTorch 中,我们可以使用torch.save函数将模型或张量保存到文件中,使用torch.load函数从文件中加载模型或张量。具体用法如下: 保存模型 import torch # 定义模型 model = ... # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') 1. 2.
官方教程: https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html 准备 创建一个控制台项目,示例代码参考example2.2,通过 nuget 引入以下类库: TorchSharp TorchSharp-cuda-windows TorchVision Maomi.Torch 首先添加以下代码,查找最适合当前设备的工作方式,主要是选择 GPU 开发框架,例如 CUDA、MPS,CPU,...
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) #relu是一种常见的激活函数之一 x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) #卷积之后池化,然后拉平的一维向量传递给线性全连接层x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x))
基础概念:自动微分是一种计算函数导数或梯度的技术。在深度学习中,这通常涉及反向传播算法。 计算图:当您在PyTorch中执行Tensor操作时,autograd会建立一个所谓的“计算图”来跟踪哪些操作和数据是相关的。 3.2创建需要梯度的Tensor 使用requires_grad参数:创建Tensor时,可以使用requires_grad=True来指示PyTorch应该跟踪此Te...
torch.save(filename, object [, format, referenced]) 将 object 写入 filename 文件. format 可以是 ascii 或 binary(默认). 用例: 代码语言:javascript 复制 --arbitrary object:obj={mat=torch.randn(10,10),name='10',test={entry=1}}--save to disk:torch.save('test.dat',obj) ...