pytorch 保留验证集上最好的模型

最新推荐文章于 2024-07-20 03:26:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-20 03:26:06 发布 · 6.2k 阅读 · 35 ·
CC 4.0 BY-SA版权
我们不生产知识，我们只是互联网的搬运工
文章标签：

#pytorch #过拟合 #验证集

验证集的作用就是在训练的过程中监测是否训练过度，即过拟合

一般可以默认验证集的损失函数值由下降转向上升（即最小值）处，模型的泛化能力最好

使用 copy.deepcopy

min_loss_val = 10  # 任取一个大数
best_model = None
min_epoch = 100  # 训练至少需要的轮数
for epoch in range(args.epochs):
    loss_val, loss_acc = train(epoch)
    if epoch > min_epoch and loss_val <= min_loss_val:
        min_loss_val = loss_val
        best_model = copy.deepcopy(model)
model = best_model
python保存最好的模型_第14章 使用保存点保存最好的模型
weixin_39705850的博客
12-05 965
第14章 使用保存点保存最好的模型深度学习有可能需要跑很长时间，如果中间断了(特别是在竞价式实例上跑的时候)就要亲命了。本章关于在训练时中途保存模型。本章将：保存点很重要！每轮打保存点！挑最好的模型！我们开始吧。14.1 使用保存点长时间运行的程序需要能中途保存，加强健壮性。保存的程序应该可以继续运行，或者直接运行。深度学习的保存点用来存储模型的权重：这样可以继续训练，或者直接开始预测。Keras...
pytorch模型保存与加载（保存最优参数）
算法探索之路
01-04 4092
保存最优的参数来预测
Pytorch——保存训练好的模型参数
01-20
文章目录1.前言2.torch.save(保存模型)3.torch.load整个网络4.torch.load网络参数（只提取参数）5.调用三个函数 1.前言 训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用，下面我将来讲如何存储训练好的模型参数 2.torch.save(保存模型) 首先，先搭建一个神经网络 import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(11) # 使每次得到的随机数是固定的。但是如果不加上torch.manual_seed这
使用pytorch保存效果最好那个模型+加载模型
qq_40671063的博客
07-26 1万+
使用pytorch保存效果最好那个模型+加载模型
pytorch保留最好的模型
weixin_40425652的博客
07-20 292
函数,python相关学习资料：https://edu.51cto.com/video/2092.htmlhttps://edu.51cto.com/video/1158.htmlhttps://edu.51cto.com/video/4102.html保留最好的PyTorch模型 作为一名刚入行的开发者，你可能会对...
【机器学习】如何在训练过程中挑选比较好的模型保存(pytorch)
Everyday try to become better -Kobe Bryant
07-20 3727
先设置大的epoch，跑完一遍，绘制每个epoch的训练集和测试集的损失折线图，然后根据测试集的损失，选一个中间的epoch即可，测试集的损失，一定程度上反映了模型的预测性能根据1的结果，在训练结束后保存（常用）每个epoch保存一个模型，根据打印的最好的结果选。根据测试集（验证集）合的实验结果保存模型（可以是精度达到多少，可以是loss降低到多少，可以是记录两次损失之差，小于某个值就break）......
pytorch学习系列（9）：只保存精度最高的模型
weixin_41786536的博客
11-29 1万+
只保存精度最高的模型
【深度学习】详解如何保存训练好的最优模型
AI_dataloads的博客
10-10 5207
他的读取model方式为： 详细如何读取可以看我的这篇博客： 他的读取model方式为： 详细如何读取模型可以看我的这篇博客：
tensorflow如何保存best_model
Meteor的笔记
12-28 3046
背景： 在最近的实验中，用到了tensorflow做为我的模型框架。对于我而言，早已听说tensorflow的“赫赫威名”，但实际上我还属于tensorflow的一个新手，因此在实际应用中也遇到了许多问题。今天总结一下，在使用tensorflow框架时，我是如何解决保存最佳model这个问题。 问题描述： 对于保存最佳模型，我有两种思路： 在每个epoch过后，计算改epoch所得到的模型在test数据上的结果。 优点：不需要将所有epoch的model都保存下...
pytorch两种保存模型的推荐方法
qq_40639828的博客
12-03 2493
第一种（推荐）只保存和加载模型参数： # 存 torch.save(the_model.state_dict(), PATH) # 取 the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(PATH) 第二种保存和加载整个模型： # 存 torch.save(the_model, PATH) # 取 the_model = torch.load(PATH) 第二种情况下，序列化的数据被绑
PyTorch模型保存方法对比及其实现原理详解
WeLearnNLP
04-05 3268
在深度学习领域中，模型的保存是非常重要的。PyTorch是当前最流行的深度学习框架之一，其提供了多种保存模型的方式。本文将介绍PyTorch中的几种模型保存方式，并对比它们的优缺点，同时也会详细讲解它们的实现原理，以帮助读者更好地理解。
PyTorch中保存模型的两种方式
qq_44815135的博客
02-22 1350
这种保存形式将模型的参数保存为一个字典，其中包含了所有模型的权重和偏置等参数。状态字典保存了模型在训练过程中学到的参数值，而不包含模型的结构。可以使用这个字典来加载模型的参数，并将其应用于相同结构的模型。序列化模型保存了模型的完整信息，可以完全恢复模型的状态，包括模型的结构、权重、偏置以及其他相关参数。这种保存形式非常适用于仅保存和加载模型的参数，而不需要保存和加载模型的结构。这种保存形式适用于需要保存和加载完整模型信息的情况，包括模型的结构和参数。
Pytorch中保存模型的两种方法
qq_40280673的博客
04-28 3088
Pytorch中保存模型的两种方法
pytorch保存模型
lovely_smile的博客
09-11 1411
保存在测试集上最好的模型 1.训练集的划分 full_dataset = Dataset(root=args.root_dir, dtype=dtype) train_size = int(0.8 * len(full_dataset)) # 训练集验证集比例=4:1 val_size = len(full_dataset) - train_size (1) torch.utils.data.random_split() # 按照给定的长度将数据集划分成没有重叠的新数
pytorch代码实践--迁移学习
qq_41950261的博客
12-25 650
导入包，定义训练的函数 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import datasets, transforms, models import matplotlib.pyplot as plt import time import os import copy data_dir = './hymenoptera_data' model_name = 'r
PyTorch模型保存与加载
浩瀚之水的专栏
09-11 1823
使用了一段时间PyTorch，感觉爱不释手（0-0），听说现在已经有C++接口。在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等。 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中，有时候会由于各种原因停止训练，这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型)。一般使用pytorch里面推荐的保存方法。该方法保存的是模型的参数。 #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_d
深度学习笔记-013 模型权重保存
tuanzi2809的博客
01-08 2722
保存模型参数 state_dict就是一个简单的Python字典，它将模型中的可训练参数（比如weights和biases，batchnorm的running_mean、torch.optim参数等）通过将模型每层与层的参数张量之间一一映射，实现保存、更新、变化和再存储。 首先定义模型的保存位置和文件名（以.pth结尾） 再save模型权重到固定路径 PATH = './my_net.pth' torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载所保存的模型权重 需要初始化之前所
Pytorch神经网络深度学习模型（理论+实践）附代码及报错调试
MyYaip的博客
06-25 3178
GAN属于人工智能领域：通过对某一事物大量数据的学习，来学习总结出其在数学层面上的分布规律，构建出合理的映射函数，从而解决现实问题，主要用于。问题描述：VS Code编译python语言出现中文乱码，而运行其他编程语言，例如C语言、JAVA语言等，则不会出现类似的问题。图（graph）是一种数据结构，常⻅的图结构包含节点（node）和边（edge），GNN是深度学习在图结构上的一个分支。构造神经网络模型，对于这个问题，可以使用一个简单的多层感知器*（MLP）*模型。
pytorch搭建训练自己数据集的模型(预处理、读取自己的图片、进行训练和测试、保存模型、加载模型和测试）
热门推荐
m0_50127633的博客
06-02 1万+
文章目录第一阶段：图片预处理代码讲解第二阶段：读取图片并保存为.txt第三阶段：改写Dataset，保证下阶段读取自己的数据集第四阶段：读取自己的数据集并训练和测试模型加载并进行测试 第一阶段：图片预处理 ''' 获取图像的路径 获取图像的高和宽 进行循环 判断图像是否存在 ''' import os import os.path # import cv2 from PIL import Image zhongyao_list=['白勺','薄荷','车前草','垂盆草','当归','何首乌','红花'
pytorch保留准确率最高的模型
最新发布
01-16
### 如何在 PyTorch 中实现仅保存验证集上表现最好的模型 为了确保只保存验证集上性能最佳的模型，可以在训练循环中加入逻辑来比较每次验证后的准确率，并决定是否更新存储的最佳模型文件。这不仅有助于防止过拟合，还能保证最终得到的是泛化能力最强的一个模型。 #### 实现方法： 1. 定义变量 `best_acc` 来跟踪当前最高的验证集准确率。 2. 在每个epoch结束时计算验证集上的准确率。 3. 如果新的验证集准确率高于之前记录的最大值，则更新 `best_acc` 并保存此时的模型状态字典到磁盘。 下面是具体的Python代码示例[^1]: ```python import torch from pathlib import Path def save_best_model(model, optimizer, epoch, best_accuracy, checkpoint_path): """Save the model when it achieves a new highest accuracy on validation set.""" state = { 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer' : optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch, 'best_accuracy': best_accuracy } path = Path(checkpoint_path) if not path.parent.exists(): path.parent.mkdir(parents=True) torch.save(state, str(path)) # Initialize variables to track the best performance. best_acc = 0.0 checkpoint_dir = './checkpoints/best_model.pth' for epoch in range(num_epochs): # Training phase... # Validation phase and calculate val_accuracy here... if val_accuracy > best_acc: best_acc = val_accuracy # Save this better performing model's parameters along with other training information. save_best_model(your_model, your_optimizer, epoch + 1, best_acc, checkpoint_dir) ``` 通过上述方式，可以有效地监控并保留验证阶段效果最优的那个时刻下的整个神经网络结构及其权重参数等信息，从而为后续的应用提供了一个可靠的预训练基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

颹蕭蕭

白嫖？

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值