让模型接着上次保存好的模型训练,模型加载 #实例化模型.优化器.损失函数 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01) if os.path.exists("./model/mnist_net.pt"): model.load_state_dict(torch.load("./model/mnist_net.pt")) optimi…

模型的保存与加载一般有三种模式:save/load weights(最干净.最轻量级的方式,只保存网络参数,不保存网络状态),save/load entire model(最简单粗暴的方式,把网络所有的状态都保存起来),saved_model(更通用的方式,以固定模型格式保存,该格式是各种语言通用的) 具体使用方法如下: # 保存模型 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 加载模型 model = keras.create_mod…

前面的两篇博文 第一篇:简单的模型保存和加载,会包含所有的信息:神经网络的op,node,args等; 第二篇:选择性的进行模型参数的保存与加载. 本篇介绍,只保存和加载神经网络的计算图,即前向传播的过程. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: save_restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliy…

上一遍博文提到 有些场景下,可能只需要保存或加载部分变量,并不是所有隐藏层的参数都需要重新训练. 在实例化tf.train.Saver对象时,可以提供一个列表或字典来指定需要保存或加载的变量. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Crea…

怎样让通过训练的神经网络模型得以复用? 本文先介绍简单的模型保存与加载的方法,后续文章再慢慢深入解读. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: saver.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-06-22 22:12:52 ##################…

需求: 一直写的代码都是从加载数据,模型训练,模型预测,模型评估走出来的,但是实际业务线上咱们肯定不能每次都来训练模型,而是应该将训练好的模型保存下来 ,如果有新数据直接套用模型就行了吧?现在问题就是怎么在实际业务中保存模型,不至于每次都来训练,在预测. 解决方案: 机器学习-训练模型的保存与恢复(sklearn)python /模型持久化 /模型保存 /joblib /模型恢复在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做交叉验证,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Pyt…

1.保存模型参数(gen-我自己的模型名字) torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 self.gen.load_state_dict(torch.load(os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step),map_location='cpu')) 3.打印查看模型参数 pthfile = r…

from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten,Input import tensorflow as tf from tensorflow.python.ke…

import tensorflow as tf import numpy as np # ##Save to file # W = tf.Variable([[4,5,6],[7,8,9]],dtype=tf.float32,name="weight") # b = tf.Variable([[2,5,8]],dtype=tf.float32,name="biases") # # init = tf.initialize_all_variables() # # sa…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…