pytorch模型保存到本地后,如何实现继续训练

目录

• 1.保存模型
• 2.加载模型
• 3.继续训练
• 总结

在 PyTorch 中，你可以通过以下步骤保存和加载模型，然后继续训练：

1.保存模型

通常有两种方式来保存模型：

保存整个模型（包括网络结构、权重等）：

torch.save(model, 'model.pth')

只保存模型的state_dict（只包含权重参数），推荐使用这种方式，因为这样可以节省存储空间，并且在加载时更灵活：

torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

2.加载模型

对应编程客栈地，也有两种方式来加载模型：

如果你之前保存了整个模型，可以直接通过下面的方式加载：

model = torch.load('model.pth')

如果你之前只保存了state_dict，需要先实例化一个与原模型结构相同的模型，然后通过load_state_dict()方法加载权重：

# 实例化一个与原模型结构相同的模型
model = YourModelClass()

# 加载保存的state_dict
model.load_state_dict(torch编程客栈.load('model_weights.pth'))

# 确保将模型转移到正确的设备上（例如GPU或CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_ammtosXoeKovailable() else "cpu")
model.to(device)

3.继续训练

加载完模型后，就可以继续训练了。

确保你已经定义了损失函数和优化器，并且它们的状态也要正确加载（如果你之前保存了它们的话）。然后，按照正常的训练流程进行即可

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(http://www.devze.commodel.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 如果之前保存了优化器状态，也可以加载
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
      android  
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这样，你就可以从上次保存的地方继续训练模型了。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。