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2024-07-12
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En PyTorch, puede guardar y cargar el modelo y continuar entrenando siguiendo estos pasos:
Guardar modelo
Generalmente hay dos formas de guardar un modelo:
Guarde el modelo completo (incluida la estructura de la red, los pesos, etc.):
torch.save(model, 'model.pth')
Solo se guarda el state_dict del modelo (que contiene solo parámetros de peso). Se recomienda este método porque ahorra espacio de almacenamiento y es más flexible al cargar:
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')
Cargar modelo
En consecuencia, hay dos formas de cargar el modelo:
Si has guardado el modelo completo antes, puedes cargarlo directamente de la siguiente manera:
model = torch.load('model.pth')
Si solo guardó state_dict antes, debe crear una instancia de un modelo con la misma estructura que el modelo original y luego pasarload_state_dict()
Método para cargar pesas:
- # 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)
continuar entrenando
Después de cargar el modelo, puedes continuar entrenando. Asegúrate de haber definido la función de pérdida y el optimizador y que sus estados estén cargados correctamente (si los guardaste previamente).Luego, simplemente sigue el proceso de entrenamiento normal.
- # 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()
De esta manera, puede continuar entrenando el modelo desde donde lo guardó por última vez.