torch模型保存代码

最新推荐文章于 2025-05-06 16:16:48 发布
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本文介绍了如何使用PyTorch实现BERT模型的保存与加载，通过torch.save()方法存储模型状态字典，并演示了如何通过load_state_dict()加载已保存的模型。这对于模型训练的持久化和复用至关重要。

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

class myBertMode(torch.nn.Module):
    def save_model(self,mode_path):
        torch.save(self.state_dict(), mode_path)

    def load_model(self,mode_path):
        checkpoint = torch.load(mode_path)
        self.load_state_dict(checkpoint)

 

 

 

深度学习——09模型的保存:torch.save()、加载:torch.load()
weixin_48501651的博客
05-16 1033
两种方式 1、第一种 # 保存方式1 # 结构模型+模型参数 torch.save(vgg16, "vgg16_model1.pth") # 对应保存的方式1 model = torch.load("vgg16_model1.pth") print(model) 2、第二种 # 保存方式2 # 保存为字典形式，保存模型参数 torch.save(vgg16.state_dict(),"vgg16_model2.pth") # 对应保存的方式2 vgg16 = torchvision.model
torch模型的保存与加载
织席贩履之辈
08-29 1749
两种方式 ''' 第一种方式 模型整体保存，占用空间会比较大 ''' torch.save(net, "../model/model.pkl") torch.load("") ''' 第二种方式 保存模型参数，在加载模型参数之前，必须先建立模型 ''' torch.save(net.state_dict(), "params.pkl") net.load_state_dict() 下面是整个流程的代码 import torch # data 数据加载 import nu
torch模型保存
Akun_2217的博客
01-19 1527
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 1346
Pytorch模型保存
torch保存模型
不知道起什么名字
10-20 1041
1、只保存模型参数 # 保存 torch.save(model.state_dict(), '\parameter.pkl') # 加载 model = TheModelClass(...) model.load_state_dict(torch.load('\parameter.pkl')) 2、保存整个模型 # 保存 torch.save(model, '\model.pkl') # 加载 model = torch.load('\model.pkl') ...
torch 保存模型
weixin_42764932的博客
01-04 3825
保存 state = {'net': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch} torch.save(state, 'dir.pth') 加载 checkpoint = torch.load(dir) model.load_state_dict(checkpoint['net']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) sta
科研小白进阶之路——torch实现模型保存和加载的几种方式
ahjsd的博客
08-07 1842
模型的保存： 方式一：保存整个模型 model = resnet() #-------省略训练过程------------ torch.save(model,path) 方式二：只保存模型参数 model = resnet() #-------省略训练过程--------------- torch.save(model.state_dict,path) 模型的加载： 情况一：训练已经结束，测试时加载训练好的模型 1、在训练的py文件下面直接对模型进行测试： model = resnet() #
torch模型的保存和加载
m0_60341379的博客
05-03 3863
torch模型的保存和加载
Bert的情感分类 torch 模型
09-07
训练完成后，模型可以被保存以便于后续使用。部署时，通常会将模型转换为更轻量级的形式，如使用ONNX或PyTorch的TorchScript，以便在生产环境中高效运行。 这个项目中的代码`sentiment-analysis-main`很可能包含了...
pytorch实现dcgan_GAN新手入门—pytorch篇（附代码详解+torch模型保存和加载+cpu和gpu转换实例）...
weixin_39667398的博客
02-04 1354
引言继上次写完gan在keras和TensorFlow两个框架的入门后，这次补充一下gan和dcgan在pytorch框架的代码。顺带安利一下怎么将cpu的代码修改成使用cuda进行加速的代码，还有怎么将运行在cpu的模型参数保存下来接着到gpu的环境下加载运行(代码链接在后面，有个案例在手还是挺有用的，说不定哪天就用上了!)然后也顺带写一下怎么将运行在gpu的模型参数保存下来到cpu环境下加载运...
Pytorch之保存读取模型实例
12-23
pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件，t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式。而pth文件是python中存储文件的常用格式。而在keras中则是使用.h5文件。 # 保存模型示例代码 print('===> Saving models...') state = { 'state': model.state_dict(), 'epoch': epoch # 将epoch一并保存 } if not os.path.isdir('checkpoint'): os.mkdir('checkpoint') torch.
PyTorch模型保存与加载
浩瀚之水的专栏
09-11 1675
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
torch.save()模型的保存于加载
weixin_43814879的博客
09-14 2326
torch.save()模型的保存于加载
Pytorch的模型保存、加载、打印
qq_45743959的博客
10-08 1392
pt .pth .pkl：它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已（仅此而已）
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weixin_47255403的博客
12-11 2525
首先第一部分学习了模型的保存与加载，介绍了两种模型保存与加载的方法， 然后迁移学习以及模型的微调技术，还介绍了迁移学习中常用的两个技巧。 第二部分学习了如何使用GPU加速训练和GPU并行训练方式， 最后贴上了Pytorch中常见的几种报错信息文档。
pytorch 模型加载与保存
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04-07 7289
翻译自https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 保存和与加载模型，有三个核心函数需要熟悉： torch.save： 保存一个序列化的对象至硬盘，。该函数使用了Python的pickle包用于序列化。模型、张亮和各种对象的字典都可以使用该函数保存； torch.load：使用pickle的反序列化功能将序列化...
Pytorch如何保存训练好的模型
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05-07 6028
0.为什么要保存和加载模型 用数据对模型进行训练后得到了比较理想的模型，但在实际应用的时候不可能每次都先进行训练然后再使用，所以就得先将之前训练好的模型保存下来，然后在需要用到的时候加载一下直接使用。模型的本质是一堆用某种结构存储起来的参数，所以在保存的时候有两种方式，一种方式是直接将整个模型保存下来，之后直接加载整个模型，但这样会比较耗内存；另一种是只保存模型的参数，之后用到的时候再创建一个同样结构的新模型，然后把所保存的参数导入新模型。 1.两种情况的实现方法 （1）只保存模型参数字典（推荐）
如何保存torch模型
04-24
您可以使用torch.save()将...在上面的代码中，我们使用了torch.save()函数将训练好的模型保存到名为'model.pth'的文件中。如果您需要保存整个模型（包括结构和所有参数），则可以使用torch.save(model, 'model.pth')。
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