Pytorch加載與保存模型，并在加載的模型上繼續(xù)訓(xùn)練
在Pytorch中，有兩種主要的模型保存方式：
- **僅保存參數(shù)**：這種方式在保存模型時，僅保留模型的權(quán)重（參數(shù)）信息，而模型結(jié)構(gòu)則在加載時定義。這種方式適用于在不同設(shè)備或不同配置之間遷移模型參數(shù)。
二. **完整模型保存**：不僅保存模型的參數(shù)，還保存模型的結(jié)構(gòu)信息，使得在加載時可以直接使用相同的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行初始化。
加載已保存的模型時，應(yīng)首先定義與保存時相同結(jié)構(gòu)的模型實(shí)例，然后將參數(shù)加載至該實(shí)例。加載代碼通常如下：
python
# 加載模型
model = YourModelStructure() # 確保結(jié)構(gòu)定義與保存時一致
model.load_state_dict(torch.load('path_to_model'))
三. **在加載的模型上繼續(xù)訓(xùn)練**：
加載模型后，可以直接進(jìn)行訓(xùn)練或測試。在訓(xùn)練前，根據(jù)模型是用于預(yù)測還是訓(xùn)練，設(shè)置適當(dāng)?shù)哪Ｊ剑?br />
python
model.eval() # 用于評估，關(guān)閉Dropout和BatchNorm的隨機(jī)性
# 或
model.train() # 用于訓(xùn)練，啟用Dropout和BatchNorm的隨機(jī)性
在實(shí)際應(yīng)用中，確保訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集的劃分符合模型訓(xùn)練的需求，可以有效提高模型的泛化能力。在訓(xùn)練過程中，使用優(yōu)化器和損失函數(shù)迭代更新模型參數(shù)，直至達(dá)到預(yù)定的訓(xùn)練周期或性能目標(biāo)。
**注意**：在加載模型進(jìn)行訓(xùn)練時，確保模型的結(jié)構(gòu)與加載的權(quán)重相匹配，否則可能會出現(xiàn)`Missing key(s) in state_dict`錯誤。這通常發(fā)生在模型結(jié)構(gòu)發(fā)生變化（如新增或刪除層）時。
**總結(jié)**：
在Pytorch中，通過靈活的模型保存與加載機(jī)制，可以有效管理和恢復(fù)訓(xùn)練進(jìn)度，減少資源消耗，提升訓(xùn)練效率和模型部署的便利性。合理利用這些功能，可以顯著提高深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的可維護(hù)性和擴(kuò)展性。
pytorch如何保存模型?
使用`torch.save()`方法可以保存模型至文件，同時，PyTorch提供`checkpoint`機(jī)制，允許在訓(xùn)練過程中以指定間隔保存模型狀態(tài)，以便在遇到中斷時，能夠從最近的檢查點(diǎn)繼續(xù)訓(xùn)練，避免從頭開始。在不同設(shè)備之間遷移模型時，需要確保模型與目標(biāo)設(shè)備的兼容性，并使用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行加載。當(dāng)需要加載修改后的模型，尤其...
torch.compile的一個坑
同時，他們提交了一個 PR（Pull Request）來解決這個問題，并考慮保存?zhèn)鬟f給 torch.compile 的所有參數(shù)，以便在保存和加載模型時使用。然而，直接從 Python 環(huán)境導(dǎo)出能夠脫離環(huán)境的模型也是一個潛在的解決方案，但該提案并未得到實(shí)施。團(tuán)隊(duì)還考慮了使用 pickle\/dill 保存整個編譯后的模型，但遇到了一些技術(shù)...
PyTorch使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行模型加載
對模型參數(shù)進(jìn)行保存，然后加載到新的網(wǎng)絡(luò)中，輸出加載前后參數(shù)的變化情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)被成功初始化。那么，在網(wǎng)絡(luò)發(fā)生改變的情況下，模型加載會有怎樣的表現(xiàn)呢？為了探究這一問題，我打亂了網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，并嘗試刪除某些層級進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。然而，隨機(jī)初始化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在加載過程中會出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致無法...
淺析Pytorch中model對象的save()\/load()方法與torch.save()\/load()的...
Pytorch官方介紹中，模型保存和加載常用torch.save()、torch.load()及torch.load_state_dict()三個方法，它們通過序列化\/逆序列化模型對象實(shí)現(xiàn)持久化。但在實(shí)際操作中，更常用到模型對象的mymodel.save()和mymodel.load()方法。那么，這兩種方法有何區(qū)別和聯(lián)系呢？相關(guān)文檔對此描述并不清晰。實(shí)際上，my...
Torch.load()使用方式
torch.load() 的作用：從文件加載用 torch.save() 保存的對象。api：參數(shù)：默認(rèn)加載方式，使用cpu加載cpu訓(xùn)練得出的模型或者用gpu調(diào)用gpu訓(xùn)練的模型：將全部 Tensor 全部加載到 cpu 上：使用函數(shù)將所有張量加載到 CPU （適用在 GPU 訓(xùn)練的模型在 CPU 上加載）：將所有張量加載到第一塊 GPU (在 CPU...
模型文件pt\/pth\/plk的區(qū)別
為了保存和加載模型，PyTorch提供了torch.save和torch.load兩個函數(shù)。torch.save用于序列化并保存對象到磁盤，通過Python的pickle進(jìn)行操作。而torch.load則用于反序列化，將pickle格式的對象還原到內(nèi)存中。此外，torch.nn.Module.load_state_dict用于將反序列化的state_dict加載到模型參數(shù)字典中。這里的state_...
Pytorch常用命令
函數(shù) 網(wǎng)絡(luò)層容器nn之創(chuàng)建卷積層 nn之創(chuàng)建池化層 nn之創(chuàng)建線性層 nn之創(chuàng)建激活函數(shù)層 nn之損失函數(shù) nn之優(yōu)化器 優(yōu)化器中的基本方法 nn之多gpu并行運(yùn)算 學(xué)習(xí)率調(diào)整策略 nn之正則化 nn之標(biāo)準(zhǔn)化 模型的保存與加載 1、模型的保存：法1：保存整個Module 法2：保存模型參數(shù) 斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)練 2、模型的加載 ...
深度學(xué)習(xí)pytorch程序中途斷了怎樣接著訓(xùn)練
看你有沒有保存模型和參數(shù)，如果保存了，加載進(jìn)來繼續(xù)訓(xùn)練即可。用torch.save保存模型，torch.load加載模型。也可以僅保存參數(shù)。
如何打開.pth文件?
打開.pth文件，使用Python的torch庫進(jìn)行加載。首先定義.pth文件的路徑，例如：pthfile = 'D:\/catdog\/ssd-pytorch-master\/logs\/ssd_weights.pth'。然后，使用torch.load函數(shù)加載.pth文件，設(shè)置環(huán)境為cpu：model = torch.load(pthfile, torch.device('cpu'))。接下來查看加載的模型類型：print('type:'...
PyTorch 深度剖析:并行訓(xùn)練的 DP 和 DDP 分別在什么情況下使用及實(shí)例...
此外，在加載模塊時，我們需要提供一個適當(dāng)?shù)?map_location 參數(shù)，以防止一個 process 踏入其他進(jìn)程的設(shè)備。如果缺少 map_location，torch.load 將首先把 module 加載到 CPU，然后把每個參數(shù)復(fù)制到它被保存的地方，這將導(dǎo)致同一臺機(jī)器上的所有進(jìn)程使用同一組設(shè)備。有關(guān)模型并行的介紹可以參考：DDP 也適用...
相關(guān)評說：
革吉縣運(yùn)動： ______ 安裝 首先安裝XGBoost的C++版本,然后進(jìn)入源文件的根目錄下的 wrappers文件夾執(zhí)行如下腳本安裝Python模塊 python setup.py install 安裝完成后按照如下方式導(dǎo)入XGBoost的Python模塊 import xgboost as xgb = 數(shù)據(jù)接口 XGBoost可以加載...
革吉縣運(yùn)動： ______ 運(yùn)行 python setup.py build ,生成一遍 (非 install,防止覆蓋已安裝的pytorch) 順著 setup.py build 命令看安裝過程,順著安裝過程看相關(guān)實(shí)現(xiàn)代碼 順著 __init__.py 看 python 中 import torch 時,怎么把 C\C++ 代碼實(shí)現(xiàn)的函數(shù)與類加載起來的、python層引入了哪些庫
革吉縣運(yùn)動： ______ 保存的方法:點(diǎn)擊主菜單file/再選擇save as 輸入您的用戶名(必須為字母或者數(shù)字)保存成db的格式. 再次調(diào)用的方法:點(diǎn)擊主菜單file/再選擇resume from 選擇您的文件名字就可以了. 如果您想讀取命令流,把命令流文件放在ansys運(yùn)行目錄下,然后點(diǎn)擊主菜單file/再選擇read input from 選擇命令流文件 就可以了
革吉縣運(yùn)動： ______ 一般的模型在ANSYS中建立完全沒有問題,建議不用workbench.我學(xué)ansys八年了,從來用不到workbench.因?yàn)閣orkbench看上去雖然建模時簡單一些,容易操作一些,但是不利于你ansys學(xué)習(xí)進(jìn)階.建議你從最基本的命令流開始學(xué)起,一開始慢一些,但對學(xué)好ansys有幫助.
革吉縣運(yùn)動： ______ PyTorch本質(zhì)上是Numpy的替代者,而且支持GPU、帶有高級功能,可以用來搭建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).如果你熟悉Numpy、Python以及常見的深度學(xué)習(xí)概念(卷積層、循環(huán)層、SGD等),會非常容易上手PyTorch. 而TensorFlow可以看成是一...
革吉縣運(yùn)動： ______ Java里調(diào)用的還真不多,首先你的libtensorflow要導(dǎo)進(jìn)去(我不用發(fā)布,所以我只在IDE里導(dǎo)入了),然后,將tensorflow_jni.dll放到你的項(xiàng)目中,必須是你要執(zhí)行類的那個項(xiàng)目
革吉縣運(yùn)動： ______ Python創(chuàng)建模塊及模塊導(dǎo)入的方法.具體分析如下: python學(xué)習(xí)手冊中寫道: 定義模塊,只要使用文本編輯器,把一些python代碼輸入到文本中,然后以.py為后綴名進(jìn)行保存,任何此類文件都會被認(rèn)為是python模塊. 比如說,下面的代碼輸...
