代码如下: ...
保存数据 全部保留 torch.save net , net.pkl 参数保留 torch.save net .state dict , net params.pkl 提取神经网络 net torch.load . pkl net.pkl 用参数还原神经网络 net torch.nn.Sequential torch.nn.Linear , , torch.nn.ReLu , torch.nn. ...
2019-07-08 18:08 0 982 推荐指数:
代码如下: ...
保存模型总体来说有两种: 第一种:保存训练的模型,之后我们可以继续训练 (1)保存模型 model.state_dict():模型参数 optimizer.state_dict():优化器 epoch:保存epoch,为了可以接着训练 (2)恢复模型 ...
pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存或加载模型和参数。 pytorch有两种模型保存方式:一、保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息,save的对象是网络net 二、只保存神经网络的训练模型参数,save的对象是net.state_dict() 对应两种保存模型的方式 ...
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 ...
pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存或加载模型和参数。 1、直接保存模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth') # 加载模型 model = torch.load('model.pth ...
在pytorch中有两种模型保存方式,如下所示: ...
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: 然而,在实验中往往需要保存更多的信息,比如优化器的参数,那么可以采取下面的方法保存 ...
一、TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model ...