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 >>>...
import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #定义优化函数,这里用的是SGD,动量给了0.9 # 下面开始训练模型 for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for i, data in e...
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...
: model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch } torch.save(...
trainer.save_model("path_to_saved_model") 这个例子与前面的LoRA微调非常类似,主要的区别在于: 我们使用qlora_llama2_7b函数初始化了一个QLoRA LLaMA-2-7B模型,该模型的权重是4-bit量化的。 我们使用LoRAFinetuneTrainer准备了一个专门用于QLoRA微调的Trainer,设置了数据集路径、输出路径、批大小等参数。
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...
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.
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) ...
怎么还会解决不了如此普通的问题呢(-᷅_-᷄)这其中一定有阴谋(•́ω•̀ )...