Pytorch加载和保存模型

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pytorch加载和保存模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

首先注明,参考了这篇博客https://www.jianshu.com/p/4905bf8e06e5

  • 方法1、

先序列化,格式可以是mdl,pt等

torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)

然后反序列化,再加载

model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH))
  • 方法2、

保存整个模型,格式可以是pth.tar

 torch.save(model, PATH)

然后加载

model = torch.load(PATH)

还有一些在GPU和CPU之间的传输方法,具体见博客或者官方文档

以上是关于Pytorch加载和保存模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

pytorch 保存和加载模型

Pytorch模型保存与加载,并在加载的模型基础上继续训练

[Pytorch]Pytorch 保存模型与加载模型(转)

pytorch - 如何从 DistributedDataParallel 学习中保存和加载模型

PyTorch中通过torch.save保存模型和torch.load加载模型介绍

pytorch加载内置模型、修改网络结构及加载预训练参数