代碼出處：https://github.com/aespresso/a_journey_into_math_of_ml/blob/master/04_transformer_tutorial_2nd_part/BERT_tutorial/models/bert_model.py ...

近期做實驗頻繁用到BERT，所以想着下載下來使用，結果各種問題，網上一搜也是簡單一句：xxx.from_pretrained("改為自己的路徑") 我只想說，大坑！！！ 廢話不多說： 1.下載模型文件： 不管你是從hugging-face還是哪里下載來的模型（pytorch版）文件夾，應該包含 ...

=Config.max_seq_len) # 加載預訓練模型 具體報錯： Layer model_1 exp ...

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 模型的存儲與加載 本文主要內容來自Pytorch官方文檔推薦的一篇英文博客, 本文主要介紹了在Pytorch中模型的存儲方法, 以及存儲形式, 以及Pytorch存儲模型正真存儲的是模型的什么結構. 以及加載模型的時候, 模型的哪些數據會被加載. 以及加載后的形式. 首先大致講 ...

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 ...

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 ...

1.加載全部模型： 2.加載部分模型 3.改變某一層參數后加載 將該層名稱改一下，然后用2中方法加載，比如，要將conv5的out_channels由256改為512。 將conv_5改為conv_5_chg,就可以順利加載了，不改會報錯喲 算是權宜之計了，還有什么好方法 ...