Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

В PyTorch вы можете сохранить и загрузить модель и продолжить обучение, выполнив следующие действия:

1. Сохранить модель

   Обычно существует два способа сохранить модель:

   • Сохраните всю модель (включая структуру сети, веса и т. д.):

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

   • Сохраняется только state_dict модели (содержащий только параметры веса). Этот метод рекомендуется, поскольку он экономит место для хранения и более гибок при загрузке:

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

2. Загрузить модель

   Соответственно, есть два способа загрузки модели:

   • Если вы ранее сохранили всю модель, вы можете загрузить ее напрямую следующим образом:

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

   • Если вы ранее сохраняли только state_dict, вам нужно создать экземпляр модели с той же структурой, что и исходная модель, а затем передатьload_state_dict()Метод загрузки весов:

     # 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. продолжить обучение

   После загрузки модели вы можете продолжить обучение. Убедитесь, что вы определили функцию потерь и оптимизатор и что их состояния загружены правильно (если вы сохранили их ранее).Затем просто следуйте обычному тренировочному процессу.

   # 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()
   

Таким образом, вы сможете продолжить обучение модели с того места, где вы ее сохранили в последний раз.