https://www.jianshu.com/p/fb132fdbde3b ...
在训练过程中,往往会遇到中断,如在Colab和Kaggle中,由于网络不稳定,很容易就断开了连接。然而,即使可以稳定训练,但是训练的时长往往是有上限的,此时我们的网络参数训练的可能还未收敛仍然需要训练,所以,应该加载原训练基础上再进行训练是十分很重要的。 比如,要训练 代才能收敛,但是目前只训练的 代就中断了,所以要加载第 代训练的模型参数,然后训练接下来的 代 pytorch模型的保存机制 模 ...
2020-11-21 17:15 0 1859 推荐指数:
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转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重 ...
1.加载预训练模型: 只加载模型,不加载预训练参数:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型结构 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
保存模型: 加载模型: 这样会出现一个问题,即明明指定了某张卡,但总有一个模型的显存多出来,占到另一张卡上,很烦人,看到知乎有个方法可以解决 https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/355059967 说是 ...
1. Pytorch中只导入部分层权重的方法,如下 [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor赋值给神经网络的权重矩阵 ...
在训练YOLOv3时,我们通常是用预训练模型进行训练 代码如下: 但有时训练过程会出现训练中断的情况,那么我们如何利用已经选练好的模型重新开始训练呢? 比如我在backup/文件夹下看到了已经训练好的权重文件 为了继续开始训练,我可以利用这里面的.backup文件 ...
torchvision中提供了很多训练好的模型,这些模型是在1000类,224*224的imagenet中训练得到的,很多时候不适合我们自己的数据,可以根据需要进行修改。 1、类别不同 2、添加层后,加载部分参数 参考:https://blog.csdn.net ...
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 ...