checkpoint = torch.load(checkpoint_dir) model.load_state_dict(checkpoint[‘model’]) optimizer.load_state_dict(checkpoint[‘optimizer’]) start_epoch = checkpoint[‘epoch’] +1 模型的保存与加载的使用情况 1、state_dict(推荐) 保存: torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载: model = TheModel...
path_checkpoint = "./checkpoint_{}_epoch.pkl".format(epoch) torch.save(checkpoint, path_checkpoint) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 其中checkpoint_interval就是每隔多少个epoch保存一次上述信息。 下面我们人为构建一个中断,模型、损失函数、优化器、迭代训练部分的代码省略: if epoch > 5: print("训练意外...
checkpoint = torch.load(PATH) modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) optimizerA.load_state_dict(checkpoint['optimizerA_state_dict']) optimizerB.load_state_dict(checkpoint['optimizerB_state_dict']) modelA.eval() model...
modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) optimizerA.load_state_dict(checkpoint['optimizerA_state_dict']) optimizerB.load_state_dict(checkpoint['optimizerB_state_dict']) modelA.eval() modelB.eval() # - 或者 - model...
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']) ...
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']) ...
torch.save(ddp_model.state_dict(), CHECKPOINT_PATH) 2.4 启动分布式训练 如case1所示我们手动运行多个程序,相对繁琐。实际上本身DDP就是一个python 的多进程,因此完全可以直接通过多进程的方式来启动分布式程序。 torch提供了以下两种启动工具来更加方便的运行torch的DDP程序。
I have created a PyTorch model checkpoint using torch.save; however, I'm unable to load this model using torch.load. I run into the following error: >>> torch.load('model_best.pth.tar') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", ...
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...
collect_state_dict(m, m.state_dict()), 'm.pt') # save model state除此之外，TorchShard 还支持与 DDP 一起使用时的各种特性，保存和加载 shard checkpoints，初始化 shard 参数，以及跨多台机器和 GPU 处理张量。具体如下：torchshard 包含必要的功能和操作，如 torch 包；torchshard.nn 包含图形的...