1、模型保存和加载
主要有两种情况:一是仅保存参数,二是保存参数及模型结构。
保存参数:
torch.save(net.state_dict())
加载参数(加载参数前需要先实例化模型):
param = torch.load('param.pth')
net.load_state_dict(param)</
文章介绍了在PyTorch中如何保存和加载模型的参数及结构,包括只保存参数、保存完整模型的方法。同时,提供了解析模型权重文件的代码示例,以及如何加载自定义参数到网络中进行测试,例如对Conv2d算子的调试。
1、模型保存和加载
主要有两种情况:一是仅保存参数,二是保存参数及模型结构。
保存参数:
torch.save(net.state_dict())
加载参数(加载参数前需要先实例化模型):
param = torch.load('param.pth')
net.load_state_dict(param)</
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