PyTorch模型的保存与加载方法实例

目录
  • 模型的保存与加载
  • 保存和加载模型参数
  • 保存和加载模型参数与结构
  • 总结

模型的保存与加载

首先，需要导入两个包

import torch
import torchvision.models as models

保存和加载模型参数

PyTorch模型将学习到的参数存储在一个内部状态字典中，叫做state_dict。这可以通过torch.save方法来实现。
我们导入预训练好的VGG16模型，并将其保存。我们将state_dict字典保存在model_weights.pth文件中。

model = models.vgg16(pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

想要加载模型参数，我们需要创建一个和原模型一样的实例，然后通过load_state_dict()方法来加载模型参数

  • 创建一个VGG16模型实例（未经过预训练的）
  • 加载本地参数
model = models.vgg16() # we do not specify pretrained=True, i.e. do not load default weights
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model.eval()

注意：在进行测试前，如果模型中有dropout层和batch normalization层的话，一定要使用model.eval()将模型转到测试模式。

  • 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); batchnorm层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。
  • 在val模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而batchnorm层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值

当然，相同的，在模型进行训练之前，要使用model.train()来将模型转为训练模式

保存和加载模型参数与结构

当加载模型权重时，我们需要首先实例化模型类，因为类定义了网络的结构。我们可能希望将这个类的结构与模型保存在一起。这样的话，我们可以将model而不是model.state_dict()作为参数。

torch.save(model, 'model.pth')

这样，我们加载模型的时候就不用再新建一个实例了。加载方式如下所示

model = torch.load('model.pth')

这种方式在网络比较大的时候可能比较慢，因为相较于上面的方式多存储了网络的结构

总结

到此这篇关于PyTorch模型的保存与加载方法的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch模型保存加载内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

    背景 在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 DataParallel包装的模型在保存时,权值参数前面会带有module字符,然而自己在单卡环境下,没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module.本质上保存的权值文件是一个有序字典. 解决方法 1.在单卡环境下,用DataParallel包装模型. 2.自己重写Load函数,灵活.

  • 基于pytorch的保存和加载模型参数的方法

    当我们花费大量的精力训练完网络,下次预测数据时不想再(有时也不必再)训练一次时,这时候torch.save(),torch.load()就要登场了. 保存和加载模型参数有两种方式: 方式一: torch.save(net.state_dict(),path): 功能:保存训练完的网络的各层参数(即weights和bias) 其中:net.state_dict()获取各层参数,path是文件存放路径(通常保存文件格式为.pt或.pth) net2.load_state_dict(torch.loa

  • PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解

    PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解

    一.模型参数的保存和加载 torch.save(module.state_dict(), path):使用module.state_dict()函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区,然后将参数和缓冲区保存到path所指定的文件存放路径(常用文件格式为.pt..pth或.pkl). torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict):从state_dict中加载参数和缓冲区到Module及其子类中 . torch.nn.Module.state_dict()函数

  • PyTorch模型保存与加载实例详解

    目录 一个简单的例子 保存/加载 state_dict(推荐) 保存/加载整个模型 保存加载用于推理的常规Checkpoint/或继续训练 保存多个模型到一个文件 使用其他模型来预热当前模型 跨设备保存与加载模型 总结 torch.save:保存序列化的对象到磁盘,使用了Python的pickle进行序列化,模型.张量.所有对象的字典. torch.load:使用了pickle的unpacking将pickled的对象反序列化到内存中. torch.nn.Module.load_state_di

  • pytorch模型的保存和加载、checkpoint操作

    其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载,需要用的时候就去度娘搜一下大致代码,现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载,开始学习把~ pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存或加载模型和参数.所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式: 1. 直接保存加载模型 (1)保存和加载整个模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth\pkl\pt') #一般形式torch.save(net, PATH) # 加载模型 model = torc

  • PyTorch 多GPU下模型的保存与加载(踩坑笔记)

    这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题.现总结一个实用的做实验方式: 多GPU下训练,创建模型代码通常如下: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.cuda model = MyModel(args) if torch.cuda.is_available() and args.use_gpu: model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() 官方建议的模型保存方式,只保存参数: tor

  • PyTorch模型的保存与加载方法实例

    目录 模型的保存与加载 保存和加载模型参数 保存和加载模型参数与结构 总结 模型的保存与加载 首先,需要导入两个包 import torch import torchvision.models as models 保存和加载模型参数 PyTorch模型将学习到的参数存储在一个内部状态字典中,叫做state_dict.这可以通过torch.save方法来实现.我们导入预训练好的VGG16模型,并将其保存.我们将state_dict字典保存在model_weights.pth文件中. model =

  • pytorch模型保存与加载中的一些问题实战记录

    pytorch模型保存与加载中的一些问题实战记录

    目录 前言 一.torch中模型保存和加载的方式 1.模型参数和模型结构保存和加载 2.只保存模型的参数和加载——这种方式比较安全,但是比较稍微麻烦一点点 二.torch中模型保存和加载出现的问题 1.单卡模型下保存模型结构和参数后加载出现的问题 2.多卡机器单卡训练模型保存后在单卡机器上加载会报错 3.多卡训练模型保存模型结构和参数后加载出现的问题 三.正确的保存模型和加载的方法 总结 前言 最近使用pytorch训练模型,保存模型后再次加载使用出现了一些问题.记录一下解决方案! 一.torc

  • pytorch模型的保存加载与续训练详解

    目录 前面 模型保存与加载 方式1 方式2 方式3 总结 前面 最近,看到不少小伙伴问pytorch如何保存和加载模型,其实这部分pytorch官网介绍的也是很清楚的,感兴趣的点击了解详情

  • tensorflow模型保存、加载之变量重命名实例

    话不多说,干就完了. 变量重命名的用处? 简单定义:简单来说就是将模型A中的参数parameter_A赋给模型B中的parameter_B 使用场景:当需要使用已经训练好的模型参数,尤其是使用别人训练好的模型参数时,往往别人模型中的参数命名方式与自己当前的命名方式不同,所以在加载模型参数时需要对参数进行重命名,使得代码更简洁易懂. 实现方法: 1).模型保存 import os import tensorflow as tf weights = tf.Variable(initial_value

  • pytorch 自定义数据集加载方法

    pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据,而且其使用的数据都是官方给出的数据.如果我们有自己收集的数据集,如何用来训练网络呢?此时需要我们自己定义好数据处理接口.幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset),可以方便我们继承并实现自己的数据集接口. torch.utils.data torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类. class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类

  • Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型

    本文实例为大家分享了Tensorflow之MNIST CNN实现并保存.加载模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下 废话不说,直接上代码 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os #download the data mn

  • pytorch模型存储的2种实现方法

    1.保存整个网络结构信息和模型参数信息: torch.save(model_object, './model.pth') 直接加载即可使用: model = torch.load('./model.pth') 2.只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth') 加载则要先从本地网络模块导入网络,然后再加载参数: from models import AgeModel model = AgeModel()

随机推荐