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"
- Обработка исключений в Python
- Работа с необработанными строками
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- Работа с срезами в Numpy
- Бинарный поиск
- Блок try…finally в Python
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Работа с исключениями в Python
- Обработка исключений в Python
- Создание директории в Python
- Объединение словарей в Python
- Хеширование паролей с использованием salt
- Множественное наследование в Python
- F-строки в Python 3.8
- Генераторы данных
- Возвращение нескольких значений
- Использование метода lower()
- Monkey Patching в Python
- Функция all() в Python
- Многострочные строки в Python
- Установка и обучение ChatterBot
- Поиск частых элементов в списке
- Работа с deque в Python
- Генераторы в Python
- Функциональное программирование в Python
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Транспонирование матрицы
- Конвертация коллекций в Python
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Вычисление логарифмов в Python
- Работа с буфером обмена на Python
- Подробная информация о %pinfo
- Генерация случайных чисел Python
- Декодирование строк в Python
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Генерация чисел с range()
- Константы в модуле cmath
- Генераторы и сеты в Python
- Преобразование текста в речь с Python
- Атрибуты класса и экземпляра в Python
- Получение значений из словарей
- Обработка ошибок в Python
- Создание задания в Cron
- Тип данных TypeVarTuple
- Solidity для DeFi Ethereum
- Работа с timedelta в Python















