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當(dāng)我們花費(fèi)大量的精力訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò),下次預(yù)測數(shù)據(jù)時(shí)不想再(有時(shí)也不必再)訓(xùn)練一次時(shí),這時(shí)候torch.save(),torch.load()就要登場了。
保存和加載模型參數(shù)有兩種方式:
方式一:
torch.save(net.state_dict(),path):
功能:保存訓(xùn)練完的網(wǎng)絡(luò)的各層參數(shù)(即weights和bias)
其中:net.state_dict()獲取各層參數(shù),path是文件存放路徑(通常保存文件格式為.pt或.pth)
net2.load_state_dict(torch.load(path)):
功能:加載保存到path中的各層參數(shù)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
注意:不可以直接為torch.load_state_dict(path),此函數(shù)不能直接接收字符串類型參數(shù)
方式二:
torch.save(net,path):
功能:保存訓(xùn)練完的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型(不止weights和bias)
net2=torch.load(path):
功能:加載保存到path中的整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
說明:官方推薦方式一,原因自然是保存的內(nèi)容少,速度會(huì)更快。
以上這篇基于pytorch的保存和加載模型參數(shù)的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持億速云。
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