Compartir tecnología

Cómo continuar entrenando después de guardar el modelo de pytorch localmente

2024-07-12

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

En PyTorch, puede guardar y cargar el modelo y continuar entrenando siguiendo estos pasos:

  1. 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')
  2. 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:

      1. # 实例化一个与原模型结构相同的模型
      2. model = YourModelClass()
      3. # 加载保存的state_dict
      4. model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
      5. # 确保将模型转移到正确的设备上(例如GPU或CPU)
      6. device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
      7. model.to(device)
  3. 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.

    1. # 定义损失函数和优化器
    2. criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    3. optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
    4. # 如果之前保存了优化器状态,也可以加载
    5. optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))
    6. # 开始训练
    7. for epoch in range(num_epochs):
    8. for inputs, labels in dataloader:
    9. inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
    10. optimizer.zero_grad()
    11. outputs = model(inputs)
    12. loss = criterion(outputs, labels)
    13. loss.backward()
    14. optimizer.step()

De esta manera, puede continuar entrenando el modelo desde donde lo guardó por última vez.