此外可以參考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 查看模型每層輸出詳情 Keras有一個簡潔的API來查看模型的每一層輸出尺寸，這在調試網絡時非常有用。現在在PyTorch中也可以實現這個功能。 使用很簡單，如下用法 ...

只保存參數信息 加載 保存 這而只保存了參數信息，讀取時也只有參數信息，模型結構需要手動編寫 保存整個模型 保存torch.save(the_model, PATH) 加載：the_model = torch.load(PATH) 有時候會看到加載時 ...

1.保存模型參數（gen-我自己的模型名字） torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加載模型參數 ...

1.用法： 其中G_skeleton和 D_skeleton是我們用到的模型。使用以下代碼打印參數總數： 2.解析： my_model.parameters() ：用來返回模型中的參數 numel()：獲取tensor中一共包含多少個元素 例： sum()：python內置 ...

pytorch 中的 state_dict 是一個簡單的python的字典對象,將每一層與它的對應參數建立映射關系.(如model的每一層的weights及偏置等等) (注意,只有那些參數可以訓練的layer才會被保存到模型的state_dict中,如卷積層,線性層等等) 優化器對象 ...

本文用於記錄如何進行 PyTorch 所提供的預訓練模型應如何加載，所訓練模型的參數應如何保存與讀取，如何凍結模型部分參數以方便進行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 訓練模型。 Update 2021.10.11 : 向大家推薦一個預訓練模型的論文庫，不僅可以查看相關的論文 ...

轉自：http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54407745，感謝分享~ 你可以使用model.save(filepath)將Keras模型和權重保存在一個HDF5文件中，該文件將包含： 模型的結構，以便重構該模型 模型的權重 ...

本文分為兩部分，第一部分講如何保存模型參數，優化器參數等等，第二部分則講如何讀取。 假設網絡為model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假設在某個epoch，我們要保存模型參數，優化器參數 ...