https://www.jianshu.com/p/fb132fdbde3b ...
在訓練過程中,往往會遇到中斷,如在Colab和Kaggle中,由於網絡不穩定,很容易就斷開了連接。然而,即使可以穩定訓練,但是訓練的時長往往是有上限的,此時我們的網絡參數訓練的可能還未收斂仍然需要訓練,所以,應該加載原訓練基礎上再進行訓練是十分很重要的。 比如,要訓練 代才能收斂,但是目前只訓練的 代就中斷了,所以要加載第 代訓練的模型參數,然后訓練接下來的 代 pytorch模型的保存機制 模 ...
2020-11-21 17:15 0 1859 推薦指數:
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轉自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 東風的地方 1. 直接加載預訓練模型 在訓練的時候可能需要中斷一下,然后繼續訓練,也就是簡單的從保存的模型中加載參數權重 ...
1.加載預訓練模型: 只加載模型,不加載預訓練參數:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
保存模型: 加載模型: 這樣會出現一個問題,即明明指定了某張卡,但總有一個模型的顯存多出來,占到另一張卡上,很煩人,看到知乎有個方法可以解決 https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/355059967 說是 ...
1. Pytorch中只導入部分層權重的方法,如下 [pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight_nc101100的博客-CSDN博客 2. 把tensor賦值給神經網絡的權重矩陣 ...
在訓練YOLOv3時,我們通常是用預訓練模型進行訓練 代碼如下: 但有時訓練過程會出現訓練中斷的情況,那么我們如何利用已經選練好的模型重新開始訓練呢? 比如我在backup/文件夾下看到了已經訓練好的權重文件 為了繼續開始訓練,我可以利用這里面的.backup文件 ...
torchvision中提供了很多訓練好的模型,這些模型是在1000類,224*224的imagenet中訓練得到的,很多時候不適合我們自己的數據,可以根據需要進行修改。 1、類別不同 2、添加層后,加載部分參數 參考:https://blog.csdn.net ...
Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable,它其實是對Tensor的封裝,同時提供了data,grad等借口,這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...