pytorch加载和保存模型
在模型完成训练后,我们需要将训练好的模型保存为一个文件供测试使用,或者因为一些原因我们需要继续之前的状态训练之前保存的模型,那么如何在PyTorch中保存和恢复模型呢?
方法一(推荐):
第一种方法也是官方推荐的方法,只保存和恢复模型中的参数。
保存
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
恢复
使用这种方法,我们需要自己导入模型的结构信息。
方法二:
使用这种方法,将会保存模型的参数和结构信息。
保存
恢复
the_model = torch.load(PATH)
一个相对完整的例子
saving
loading
获取模型中某些层的参数
对于恢复的模型,如果我们想查看某些层的参数,可以:
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