代碼如下: ...
保存數據 全部保留 torch.save net , net.pkl 參數保留 torch.save net .state dict , net params.pkl 提取神經網絡 net torch.load . pkl net.pkl 用參數還原神經網絡 net torch.nn.Sequential torch.nn.Linear , , torch.nn.ReLu , torch.nn. ...
2019-07-08 18:08 0 982 推薦指數:
代碼如下: ...
保存模型總體來說有兩種: 第一種:保存訓練的模型,之后我們可以繼續訓練 (1)保存模型 model.state_dict():模型參數 optimizer.state_dict():優化器 epoch:保存epoch,為了可以接着訓練 (2)恢復模型 ...
pytorch的模型和參數是分開的,可以分別保存或加載模型和參數。 pytorch有兩種模型保存方式:一、保存整個神經網絡的的結構信息和模型參數信息,save的對象是網絡net 二、只保存神經網絡的訓練模型參數,save的對象是net.state_dict() 對應兩種保存模型的方式 ...
在模型完成訓練后,我們需要將訓練好的模型保存為一個文件供測試使用,或者因為一些原因我們需要繼續之前的狀態訓練之前保存的模型,那么如何在PyTorch中保存和恢復模型呢? 方法一(推薦): 第一種方法也是官方推薦的方法,只保存和恢復模型中的參數。 保存 torch.save ...
pytorch的模型和參數是分開的,可以分別保存或加載模型和參數。 1、直接保存模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth') # 加載模型 model = torch.load('model.pth ...
在pytorch中有兩種模型保存方式,如下所示: ...
轉自:知乎 目錄: 保存模型與加載模型 凍結一部分參數,訓練另一部分參數 采用不同的學習率進行訓練 1.保存模型與加載 簡單的保存與加載方法: 然而,在實驗中往往需要保存更多的信息,比如優化器的參數,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通過tf.train.Saver類實現神經網絡模型的保存和提取。tf.train.Saver對象saver的save方法將TensorFlow模型保存到指定路徑中,saver.save(sess,"Model ...