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()
model.load_state_dict(torch.load('./params.pth'))

以上这篇pytorch模型存储的2种实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 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构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • 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()

  • 如何将pytorch模型部署到安卓上的方法示例

    目录 模型转化 安卓部署 新建项目 导入包 页面文件 模型推理 这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上.我也是刚开始学安卓,代码写的简单. 环境: pytorch版本:1.10.0 模型转化 pytorch_android支持的模型是.pt模型,我们训练出来的模型是.pth.所以需要转化才可以用.先看官网上给的转化方式: import torch import torchvision from torch.utils.mobile_optimizer import opti

  • 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 =

  • 画pytorch模型图,以及参数计算的方法

    刚入pytorch的坑,代码还没看太懂.之前用keras用习惯了,第一次使用pytorch还有些不适应,希望广大老司机多多指教. 首先说说,我们如何可视化模型.在keras中就一句话,keras.summary(),或者plot_model(),就可以把模型展现的淋漓尽致. 但是pytorch中好像没有这样一个api让我们直观的看到模型的样子.但是有网友提供了一段代码,可以把模型画出来,对我来说简直就是如有神助啊. 话不多说,上代码吧. import torch from torch.autog

  • 将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

    最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了. 最近申请到了实验室的服务器来跑程序,成功将我简陋的程序改成了"高大上"GPU版本. 看到网上总体来说少了很多介绍,这里决定将我的一些思考和工作记录下来. 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给

  • PyTorch两种安装方法

    本文安装的是pytorch1.4版本(cpu版本) 首先需要安装Anaconda 是否需要安装基于cuda的PyTorch版本呢? 对于普通笔记本来说即使有显卡性能也不高,跑不动层数较深的深度学习网络,所以就不用装cuda啦.实际应用时深度学习肯定离不开基于高性能GPU的cuda,作为一般的笔记本,基本都跑不动数据量较大的模型,所以安装CPU版的PyTorch即可.以后如果继续进行深度学习的研究或开发,都会基于高性能服务器,此时安装PyTorch版本肯定是选择有cuda的版本了. 然后进入PyT

  • 浅谈生产者消费者模型(Linux系统下的两种实现方法)

    生产者消费者问题是同步问题中的一种常见情况,借用一下维基百科的话 生产者消费者问题(英语:Producer-consumer problem),也称有限缓冲问题(英语:Bounded-buffer problem),是一个多线程同步问题的经典案例.该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程--即所谓的"生产者"和"消费者"--在实际运行时会发生的问题.生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中,然后重复此过程.与此同时,消费者也在缓冲区消耗这些数据.该问题的关键就

  • 树存储结构的几种表示方法

    名称:树存储结构的几种表示方法 说明:对于树的存储结构,一般有以下三种表示方法. (1).双亲表示法.这种存储方式采用一组连续的空间来存储每个结点,同时在每个结点中增设一个伪指针, 指示其双亲在结点中的位置.这种方式比较容易找到双亲,但是不容易找到孩子. (2).孩子表示法.这种方法是将每个结点的孩子结点都用链表链接起来形成一个线性结构.这种方式比较 容易找到结点的孩子,但是不容易找到其双亲. (3).孩子兄弟表示法.这种方式通俗的说是:"左结点是第一个孩子,右结点是下一个兄弟".这种

  • Pytorch可视化的几种实现方法

    一,利用 tensorboardX 可视化网络结构 参考 https://github.com/lanpa/tensorboardX 支持scalar, image, figure, histogram, audio, text, graph, onnx_graph, embedding, pr_curve and video summaries. 例子要求tensorboardX>=1.2 and pytorch>=0.4 安装 pip install tensorboardX 或 pip

随机推荐