PyTorch模型加载与保存的最佳实践
一般来说PyTorch有两种保存和读取模型参数的方法。但这篇文章我记录了一种最佳实践,可以在加载模型时避免掉一些问题。
第一种方案是保存整个模型:
1 |
torch.save(model_object, 'model.pth') |
第二种方法是保存模型网络参数:
1 |
torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pth') |
加载的时候分别这样加载:
1 |
model = torch.load('model.pth') |
以及:
1 |
model_object.load_state_dict(torch.load('params.pth')) |
改进的方案
注意到这个方案是因为模型在加载之后,loss会飙升之后再慢慢降回来。查阅有关分析之后,判定是优化器optimizer的问题。
如果模型的保存是大专栏 PyTorch模型加载与保存的最佳实践g>为了恢复训练状态,那么可以考虑同时保存优化器optimizer的参数:
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state = { |
然后这样加载:
1 |
checkpoint = torch.load(model_path) |
如果模型的保存是为了方便以后进行validation和test,可以在加载完之后制定model.eval()固定dropout和BN层。
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