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