pytroch网络训练中断后，根据断点再次训练！！！

最新推荐文章于 2025-05-08 18:06:57 发布
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分类专栏： python零散知识总结 文章标签： pytorch 深度学习 python
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当训练大型数据集的PyTorch模型时，由于环境不稳定经常导致训练中断。本文详细介绍了如何保存和加载模型权重，设置训练中断点以及如何恢复训练，以确保在中断后能从上次的epoch继续。通过每5个epoch保存一次权重，平衡了内存消耗和恢复训练的便利性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

背景：训练集较大，训练过程需要时间过长，但是我们集群环境超级不稳定。常常，训练到部分，又得重新开始训练。

一、模型的保存

torch.save主要参数就是：需要保存的权重对象 + 保存路径

torch.save(utils_x.makeDict(Model.state_dict()), 'XX+present.pkl'))

二、模型的加载

torch.load主要参数就是：文件路径 + 指定存放位置：cpu or gpu

self.Model
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weixin_42886071的博客
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7.PyTorch训练技巧 7.1.模型保存与加载 保存： torch.save 主要参数： • obj：对象 • f：输出路径 保存分为两种模式： 1:保存整个Module，即保存了整个模型的框架和参数 torch.save(net, path) 2:保存模型参数，即只保存模型的参数，下次使用时需要自己重新构建框架 state_dict = net.state_dict() torch.save(state_dict , path) 加载： 2. torch.load 主要参数 • f：..
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最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等，今天上午给大致整理了一下，不全面仅供参考。whaosoft aiot http://143ai.com
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