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.
Другие уроки курса "Python"
- Метод splitlines() для разделения строк
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- Многострочные строки в Python
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- F-строки в Python 3.8
- Оператор in в Python
- Dict Comprehension в Python
- Создание словарей и множеств в Python.
- Цикл while в Python
- Colorama: окрашивание текста в Python
- Хеширование паролей с использованием salt
- Управление доступом к модулю
- Декоратор Ajax required
- Реверс строки и списка в Python.
- Хэш-функции в Python
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Профилирование данных с Pandas
- Работа с itertools
- Antigravity модуль
- Метод pop() списка
- Форматирование строк с помощью f-строк
- Python: возвращение нескольких значений
- Методы classmethod и staticmethod
- Обезопасьте ввод данных
- Работа с контекстными менеджерами
- Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
- Декораторы для регистрации функций
- Работа с JSON в Python
- Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
- EMOT преобразование эмодзи в текст
- Работа с часовыми поясами в Python
- Область видимости переменных
- Генераторы списков в Python
- Работа с NumPy.linalg
- Преобразование генераторов в циклы
- Вложенные функции в Python
- Работа с Event() в threading
- Работа с словарями в Python
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Открытие и запись файлов
- Генераторы в Python
- Преобразование многоуровневого словаря
- Подсказки типов в Python
- Извлечение статей с newspaper3k
- Расчет времени выполнения
- Python Enum Weekday Usage
- Проверка списка: any() и all()















