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Lnton羚通视频算法算力云平台【PyTorch】教程:学习基础知识如何保存和加载模型

保存和加载模型是指将训练好的神经网络模型保存到文件中,以便在需要时重新加载该模型进行预测、推断或继续训练。

保存模型的过程是将模型的参数和其他相关信息(如优化器状态等)保存到文件中。通过保存模型,我们可以在不重新训练的情况下保留模型的状态,方便后续使用。

加载模型的过程是从保存的文件中读取模型的参数和其他信息,并将其加载到一个新的模型对象中。这样我们就可以直接使用该模型进行预测、推断或继续训练,而无需重新训练模型。

保存和加载模型的操作通常由深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)提供相应的函数或方法来实现。在 PyTorch 中,一般使用 torch.save() 函数将模型保存到文件中,使用 torch.load() 函数加载保存的模型。

保存和加载模型是深度学习中重要的步骤,它使得我们可以方便地共享和复用已训练好的模型,加快模型部署和应用的速度。

在 PyTorch 中,要保存和加载模型,可以使用以下方法:

保存模型:

import torch
import torch.nn as nn

# 创建并训练模型
model = nn.Linear(10, 2)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练代码...

# 保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

上述代码中,我们创建了一个简单的线性模型,并使用随机梯度下降(SGD)优化器进行训练。完成训练后,我们调用 torch.save() 方法来保存模型的状态字典(包含了模型的参数)到文件 'model.pth' 中。

加载模型:

import torch
import torch.nn as nn

# 创建模型
model = nn.Linear(10, 2)

# 加载模型的状态字典
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

这段代码中,我们首先创建了一个与保存模型相同结构的模型对象。然后,我们使用 torch.load() 方法加载保存的模型状态字典,调用 load_state_dict() 方法将加载的状态字典赋值给模型对象,从而恢复模型的参数。

注意:在加载模型之前,确保创建的模型与保存的模型具有相同的结构。

Lnton 羚通是专注于音视频算法、算力、云平台的高科技人工智能企业。 公司基于视频分析技术、视频智能传输技术、远程监测技术以及智能语音融合技术等, 拥有多款可支持 ONVIF、RTSP、GB/T28181 等多协议、多路数的音视频智能分析服务器 / 云平台。

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