保存模型：
torch.save(model, 'model.pth')
加载模型：
model = torch.load('model.pth')
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：Pytorch模型保存和加载 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
Pytorch如何约束和限制权重/偏执的范围
上一篇
2023年4月8日
Pytorch实现LeNet
下一篇
2023年4月8日
相关文章
-
使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别
kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch（如果你对pytorch不甚了解，请点击这里），所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。 深度学习的…
-
【2017CS231n】第十讲：循环神经网络（RNN）
一.RNN 最左边是Vanilla前馈网络，固定尺寸的输入，给出单一的输出结果。 对来说RNN我们有一对多的模型，固定的输入对象，输出是可变长度的序列（例如一段描述，不同的描述对应不同的单词数量，所以需要可变的输出长度）。 多对一模型，输入的尺寸是可变的，例如输入一段文字，输出情感的分析（积极或消极）；或者输入是一个视频，帧数是可变量，输…
-
转载一篇较为详细的caffe-ssd编译环境的搭建
这篇搭建的文章写得还是比较全面的，亲测有效：https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81390276
-
mmdetection目标检测tricks
参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180
-
目标检测中的mAP是什么含义？
目标检测中衡量识别精度的指标是mAP（mean average precision）。多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值
-
keras基础-优化策略：mini-batch gradient decent
参考《Keras中文文档》http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念：神经网络优化器（优化策略）、梯度下降、随机梯度下降、小批的梯度下降（mini-batch gradient decent）、batch_size batch 这个概念与Keras无关，老实讲不应该出现在这里的，但是因为它频繁出现，而且不了解…
-
机器学习–支持向量机
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @Time : 2017/8/1 21:58 4 # @Author : banshaohuan 5 # @File : SKLearnExample.py 6 # @Software: PyCharm 7 8 from sklearn import …
-
循环码、卷积码及其python实现
摘要：本文介绍了循环码和卷积码两种编码方式，并且，作者给出了两种编码方式的编码译码的python实现 关键字：循环码，系统编码，卷积码，python，Viterbi算法 循环码的编码译码 设 (C) 是一个 (q) 元 ([n,n-r]) 循环码，其生成多项式为(g(x), text{deg}(g(x))=r)。显然，(C) 有 (n-r) 个信息位，(r)…
