Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

PyTorchissa voit tallentaa ja ladata mallin ja jatkaa harjoittelua seuraavasti:

1. Tallenna malli

   Mallin tallentamiseen on yleensä kaksi tapaa:

   • Tallenna koko malli (mukaan lukien verkon rakenne, painot jne.):

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

   • Vain mallin state_dict (sisältää vain painoparametrit) tallennetaan. Tätä menetelmää suositellaan, koska se säästää tallennustilaa ja on joustavampi ladattaessa:

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

2. Kuormamalli

   Vastaavasti mallin lataamiseen on kaksi tapaa:

   • Jos olet tallentanut koko mallin aiemmin, voit ladata sen suoraan seuraavalla tavalla:

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

   • Jos olet tallentanut vain state_dict aiemmin, sinun on luotava malli, jolla on sama rakenne kuin alkuperäinen malli, ja sitten ohitettavaload_state_dict()Menetelmä painojen lataamiseen:

     # 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.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_available() else "cpu")
     model.to(device)
     

3. jatkaa harjoittelua

   Mallin lataamisen jälkeen voit jatkaa harjoittelua. Varmista, että olet määrittänyt häviöfunktion ja optimoijan ja että niiden tilat on ladattu oikein (jos olet tallentanut ne aiemmin).Noudata sitten vain normaalia harjoitusprosessia

   # 定义损失函数和优化器
   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.SGD(model.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)
           
           optimizer.zero_grad()
           outputs = model(inputs)
           loss = criterion(outputs, labels)
           loss.backward()
           optimizer.step()
   

Näin voit jatkaa mallin harjoittelua siitä, mihin viimeksi tallensit.