『PyTorch』模型的保存与加载

最新推荐文章于 2025-05-06 16:16:48 发布
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本文详细介绍了PyTorch中模型的序列化与反序列化过程，包括如何使用torch.save()保存整个模型或仅保存模型参数，以及如何使用torch.load()加载模型。通过实例演示了序列化与反序列化的具体操作。

序列化与反序列化

序列化

torch.save(obj, f)

  • 主要参数：

    • obj：对象
    • f：输出路径

  • 例如

    • 保存整个模型
      torch.save(net, path)
    • 保存模型参数
      state_dict=net.state_dict()
      torch.save(state_dict, path)

反序列化

torch.load(f, map_location=None)
  • 主要参数：
    • f：文件路径
    • map_location：指定存放位置，cpu or gpu
Pytorch-模型保存与加载
斯人若彩虹，遇上方知有！
09-14 1517
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PyTorch模型保存与加载
u012374012的专栏
10-29 1084
模型训练完毕之后，肯定想要把它保存下来，供以后使用，不需要再次去训练。那么在pytorch中如何把训练好的模型，保存，保存之后又如何加载呢？这就用需要序列化与反序列化，序列化与反序列化的概念如下图所示：因为在内存中的数据，运行结束会进行释放，所以我们需要将数据保存到硬盘中，以二进制序列的形式进行长久存储， 便于日后使用。序列化即把对象转换为字节序列的过程，反序列化则把字节序列恢复为对象。
torch模型保存
Akun_2217的博客
01-19 1626
加载方式一的模型： model = torch.load(‘./model.pth’)torch.save() - 作用是将对象保存到序列化文件中。torch.load() - 作用是将序列化文件生成回对象。
Pytorch 的模型保存
最新发布
Mark_Australia的博客
05-06 1507
Pytorch模型保存
torch.save() 函数讲解 保存不同类型的model，model.state_dict()格式
莫觉子
05-24 4950
torch.save() 函数讲解 保存不同类型的model，model.state_dict()格式
Pytorch基础——模型的保存和加载
小杨的博客
02-13 376
文章目录保存加载 保存 保存整个模型的结构信息和参数信息，对象model torch.save(model, '路径'） 保存参数、保存对象是模型的状态model.state_dict torch.save(model.state_dict, '路径'） 加载 加载完整的模型结构 load_model = torch.load('路径'） 加载模型参数信息、需要先导入模型的结构...
PyTorch模型保存与加载的最佳实践指南
07-08
在深度学习项目中，模型的保存与加载是一个至关重要的环节。PyTorch提供了多种方式来保存和加载模型，以及整个训练状态。正确地保存和加载模型不仅可以帮助...希望本文能为读者提供PyTorch模型保存与加载的深入理解。
跨越时间的智能：PyTorch模型保存与加载全指南
07-19
### 跨越时间的智能：PyTorch 模型保存与加载全指南 #### PyTorch简介 PyTorch是一个开源的机器学习库，由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）开发，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域中的深度学习...
PyTorch 模型保存与加载、数据加载器、顺序容器-谢TS的博客.pdf
07-17
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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Pytorch之保存读取模型实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch之保存读取模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
gopickle：Go库，用于加载用pickle和PyTorch模块文件序列化的Python数据
02-14
GoPickle GoPickle是一个Go库，用于加载用pickle和PyTorch模块文件序列化的Python数据。 pickle子包提供了核心功能，用于从文件，字符串或字节序列中加载使用Python pickle模块序列化的数据。 支持从0到5的所有pickle协议。 pytorch子软件包实现了用于加载PyTorch模块文件的类型和功能。 支持现代zip压缩格式和传统的非tar格式。 不支持旧的tar压缩文件和TorchScript存档。 项目状况和贡献 该项目目前处于Alpha开发阶段。 尽管我们提供了更好的文档，测试和功能，但最重要的是，我们想用真实的数据和模型对这个库进行测试。 这将极大地帮助我们发现棘手的错误，添加更多的内置类型或更改库API以使其更易于使用。 最简单，最有用的贡献方式是亲自尝试该库并向我们提供反馈：报告错误，提出改进建议或仅告诉我们您的意见。 当然
GoTorch是Go惯用的绑定到PyTorch的C ++核心-Golang开发
05-26
GoTorch在惯用的Go中重新实现了PyTorch高级API，包括模块和功能。 因此，可以在Go和Go +中进行深度学习编程。 这个项目还处于初期阶段。 GoTorch GoTorch在惯用的Go中重新实现了PyTorch高级API，包括模块和功能。 因此，可以在Go和Go +中进行深度学习编程。 这个项目还处于初期阶段。 轻松切换用Go编写深度学习系统与使用Python一样高效。 GoTorch和PyTorch中的DCGAN培训程序调用相似的API，具有相似的程序结构，并且具有相似的行数。 Go +具有类似于Python的语法。 Go +编译器翻译Go +程序
go-torch:Golang的LibTorch（PyTorch）绑定
05-14
一切都真的过时了。 对于最新的绑定，我建议您退出或其他可用软件包。 进展中的工作...需自担风险:-) 火炬 Golang的LibTorch（PyTorch）绑定。 库的首要目的是针对从Python版本的PyTorch导出的序列化模型进行推理。 库也可以用于直接从Go编译TorchScript应用程序。 正在安装 $ go get github.com/orktes/go-torch 用法 go-torch取决于LibTorch共享库的可用性。 有关更多信息，请参阅 。 这也是用于执行库测试的示例 。 import ( "github.com/orktes/go-torch" ) 创建张量 支持的标量类型： 火炬字节uint8 火炬char int8 torch.Int int32 火炬Long int64 火炬浮动float32 火炬。双float64 matri
Pytorch：模型的保存与加载
qq_21578849的博客
01-21 530
模型保存与加载常用有两种方法，第一种是保存整个模型，包括模型的结构和参数；第二种是保存模型的参数。推荐使用第二种，因为模型一旦很大，第一种加载耗时长，其次第二种加载方式更加灵活，可以加载其他模型的预训练参数，从而使用迁移学习的方法减小训练时长。 一、保存/加载整个模型 保存模型： torch.save(net, ‘model_net1.pkl’) 加载模型 net_parm = ‘model_...
【pytorch】模型保存与加载
weixin_44815943的博客
01-27 1451
前言 学习pytorch框架，掌握模型保存与加载是必不可少的环节，本文记录pytorch模型保存与加载的主要工具，和各种场景。   主要工具 torch.save torch.save方法使用python中的pickle模块，保存对象到硬盘文件，注意对象不仅限于模型，还可以保存tensor、字典等其它对象。其签名如下： torch.save(obj, f: Union[str, os.PathLike, BinaryIO], pickle_module=<module 'pickle' f
pytorch保存模型等相关参数，利用torch.save()，以及读取保存之后的文件
Home to come
01-17 3664
转载自https://www.cnblogs.com/qinduanyinghua/p/9311410.html 本文分为两部分，第一部分讲如何保存模型参数，优化器参数等等，第二部分则讲如何读取。 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch，我们要保存模型参数，优化器参数以及epoch 一、 先建立一个字典，保存三个参数： state = {‘net':model.state
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PyTorch模型保存与加载方法详解及完整代码示例
本文围绕“PyTorch模型保存与加载”这一核心主题，深入剖析了多种保存策略、其背后的原理以及实际应用中的最佳实践。标题所指的“可运行源码”意味着所提供的代码具备完整性和实用性，开发者可以直接运行并集成到...
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