本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取. 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一. 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoc…

此外可以参考PyTorch模型保存.https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用.现在在PyTorch中也可以实现这个功能. 使用很简单,如下用法: input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置. pytorch-summargithub.com 3.梯度裁剪(Gradient Clipping) nn.utils.clip_grad_norm_ …

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口.在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等. 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型).一般使用pytorch里面推荐的保存方法.该方法保存的是模型的参数. #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_…

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.…

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862360.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

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 the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(…

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if…

最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save({                 'epoch': epoch,                 'state_dict': model.module.state_dict(),                 'optimizer': opti…