Курс Python → Сохранение и загрузка модели в PyTorch

Для сохранения и загрузки модели в PyTorch необходимо использовать методы torch.save() и torch.load(). Для сохранения модели передайте model.state_dict() в качестве первого аргумента, это просто словарь, который содержит информацию о слоях модели и их параметрах (веса и смещения). Вторым аргументом укажите имя файла, в котором будет сохранена модель. Хорошей практикой является использование расширений .pth или .pt для сохранения моделей PyTorch. Также можно указать полный путь к файлу, если вы хотите сохранить модель в определенном каталоге.

Пример сохранения модели:


torch.save(model.state_dict(), "cifar_fc.pth")

Чтобы загрузить сохраненную модель для дальнейшего использования или логического вывода, используйте метод torch.load(). Затем можно загрузить параметры модели с помощью метода load_state_dict(). Это позволит восстановить состояние модели с сохраненными параметрами и продолжить обучение или использование модели для вывода.

Пример загрузки модели:


model = YourModelClass()
model.load_state_dict(torch.load("cifar_fc.pth"))
model.eval()

При загрузке модели убедитесь, что класс модели, для которой загружаются параметры, совпадает с классом модели, которая была сохранена. В противном случае возможны ошибки при загрузке параметров. Также рекомендуется использовать метод model.eval() после загрузки модели, чтобы переключить ее в режим оценки и отключить дополнительные режимы, такие как режим обучения.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Рациональные числа в Python
  2. Разделение строки с помощью re.split()
  3. Цепные операции в Python
  4. Класс-оболочка для словарей
  5. Генерация чисел с range()
  6. Декоратор Ajax required
  7. Concrete Paths в Python
  8. Преобразование строки в число
  9. Использование super() в Python
  10. Переопределение унарных операторов
  11. Перегрузка операторов в Python
  12. Numpy: использование Ellipsis
  13. Решение переменной Шредингера
  14. Метод Self в Python
  15. split() — разделение строки
  16. Переворот последовательности
  17. Подписка на Kaspersky Team
  18. Применение функции map() с лямбда-функциями
  19. Определение функций с необязательными аргументами
  20. Атрибуты массивов в Numpy
  21. Работа с файлами в Python
  22. Модуль itertools: комбинации и перестановки
  23. Оператор «not» в Python
  24. Работа с пользовательским вводом
  25. Склеивание строк через метод join()
  26. Функции в Python: создание и вызов
  27. Упрощенный вывод данных в Python
  28. Удаление дубликатов из списка
  29. Python Поверхностное Копирование
  30. Метод rename() для переименования файлов и каталогов
  31. Измерение времени выполнения кода
  32. Ограничение итераций в Python
  33. Проверка класса объекта
  34. Подсчет элементов в списке с Counter
  35. Именованные срезы в Python
  36. Именованные срезы в Python
  37. Функции с необязательными аргументами
  38. Пространство имен в Python
  39. Сортировка элементов в Python
  40. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  41. Работа с асинхронными задачами в Python
  42. Оптимизация памяти в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию