只保存参数信息
加载
checkpoint = torch.load(opt.resume)
model.load_state_dict(checkpoint)
保存
torch.save(self.state_dict(),file_path)
这而只保存了参数信息,读取时也只有参数信息,模型结构需要手动编写
保存整个模型
保存
torch.save(the_model, PATH)
加载:
the_model = torch.load(PATH)
有时候会看到加载时
model.load_state_dict(checkpoint['state_dic'])
这是因为checkpoint是一个字典,保存的key可以自己定义。
可以保存除参数信息之外的其它信息,如epoch等。
保存
torch.save({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': args.arch, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_prec1': best_prec1, }, 'checkpoint.tar' )
加载
if args.resume: if os.path.isfile(args.resume): print("=> loading checkpoint '{}'".format(args.resume)) checkpoint = torch.load(args.resume) args.start_epoch = checkpoint['epoch'] best_prec1 = checkpoint['best_prec1'] model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})" .format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))
state_dict参考链接:
https://www.cnblogs.com/tingtin/p/13544489.html
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