代码出处：https://github.com/aespresso/a_journey_into_math_of_ml/blob/master/04_transformer_tutorial_2nd_part/BERT_tutorial/models/bert_model.py ...

近期做实验频繁用到BERT，所以想着下载下来使用，结果各种问题，网上一搜也是简单一句：xxx.from_pretrained("改为自己的路径") 我只想说，大坑！！！ 废话不多说： 1.下载模型文件： 不管你是从hugging-face还是哪里下载来的模型（pytorch版）文件夹，应该包含 ...

=Config.max_seq_len) # 加载预训练模型 具体报错： Layer model_1 exp ...

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 模型的存储与加载 本文主要内容来自Pytorch官方文档推荐的一篇英文博客, 本文主要介绍了在Pytorch中模型的存储方法, 以及存储形式, 以及Pytorch存储模型正真存储的是模型的什么结构. 以及加载模型的时候, 模型的哪些数据会被加载. 以及加载后的形式. 首先大致讲 ...

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 ...

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 ...

1.加载全部模型： 2.加载部分模型 3.改变某一层参数后加载 将该层名称改一下，然后用2中方法加载，比如，要将conv5的out_channels由256改为512。 将conv_5改为conv_5_chg,就可以顺利加载了，不改会报错哟 算是权宜之计了，还有什么好方法 ...