PyTorch保存模型与加载模型+Finetune预训练模型使用
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 ...
原文：PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集 gt 数据加载 gt 搭建神经网络 gt 迁移学习 gt 保存模型 gt 加载模型 gt 测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 默认小伙伴有对深度学习框架有一定的了解，这里就不做过多的说明了。 好吧，还是简单的说一下吧： 我们在做好了自定义数据集之后，其实数据的加载和MNSIT CIFAR CI ...
2021-10-23 16:46 0 109 推荐指数：
相关推荐
[Pytorch]Pytorch加载预训练模型(转）
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 ...
【pytorch基础】基于训练的pytorch模型转换为onnx模型并测试
前言 模型部署的过程中，不同的硬件可能支持不同的模型框架，本文介绍pytorch模型文件转换为onnx模型文件的实现过程，主要是基于Pytorch_Unet的实现过程，训练模型转换为onnx模型，并测试onnx的效果； 操作步骤 1. 基于训练完成的pth文件转换为onnx模型； 2. ...
Pytorch加载预训练模型的坑
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 ...
利用Pytorch加载预训练模型的权重
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 ...
pytorch网络的创建和与训练模型的加载
PyTorch-网络的创建，预训练模型的加载 本文是PyTorch使用过程中的的一些总结，有以下内容： 构建网络模型的方法 网络层的遍历 各层参数的遍历 模型的保存与加载 从预训练模型为网络参数赋值 主要 ...
pytorch 中模型的保存与加载，增量训练
让模型接着上次保存好的模型训练，模型加载 #实例化模型、优化器、损失函数 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01 ...
pytorch 加载训练好的模型做inference
前提： 模型参数和结构是分别保存的 1、 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ...