有什么比较好的方法能把pytorch的模型参数保存成txt呢？

神经网络很精神 2020-01-03 03:37:39

用pytorch-gpu训好了一个比较大的神经网络（包括卷积层、bn层等，模型大小31M），准备把模型参数导出来放到嵌入式设备上开发。哪位大佬有好方法求教

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longlongagopp 2021-10-29

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楼主您好，如何把各层的参数写成txt呢？？

weixin_41683837 2021-05-27

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楼主，你好，你能不能说一下具体怎么将weight转为TXT？使用的脚本或者参考的链接，谢谢

神经网络很精神 2021-04-30

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引用 3 楼 integratedc 的回复:

楼主解决了吗，我也遇见了这样的问题

搞定了，有两种方式： 1、如果嵌入式支持ncnn的话，就直接把pytorch的模型转成ncnn格式，网上资料很多； 2、不支持的话，可以把各层的参数写成txt，再用C/C++实现神经网络静态图，最后把对应层的参数读进去。

神经网络很精神 2021-04-30

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integratedc 2021-04-27

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楼主解决了吗，我也遇见了这样的问题

vampirehua 2021-01-22

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为啥要存成txt呢，需要把pytorch模型转换成嵌入式端支持的格式才行啊

weixin_45421768 2022-01-12

@vampirehua 你管呢

我们在做迁移学习，或者在分割，检测等任务想使用预训练好的模型，同时又有自己修改之后的结构，使得模型文件保存的参数，有一部分是不需要的（don’t expected）。我们搭建的网络对保存文件来说，有一部分参数也是没有的（missed）。如果依旧使用torch.load（model.state_dict())的办法，就会出现 xxx expected，xxx missed类似的错误。那么在这种情况下，该如何导入模型呢？好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的，键是参数的名称，值是参数的具体数值。我们使用model.state_dict()获得这个字典，之后就能利用参数名称来实现导入。请看

今天小编就为大家分享一篇基于pytorch的保存和加载模型参数的方法，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

pytorch 输出中间层特征： tensorflow输出中间特征，2种方式： 1. 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者用slim模块下的end_points 2. 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即可。 but：Pytorch 论坛给出的答案并不好用，无论是hooks，还是重建网络并去掉某些层，这些方法都不好用（在我看来）。我们可以在创建网络class时，在forward时加入一个dict 或者 list，dict是将中间层名字与中间层输出分别作为key:value,然后作为第二个值返回。前提是：运行创建自己的网络（

1、保存整个网络结构信息和模型参数信息： torch.save(model_object, ‘./model.pth’) 直接加载即可使用： model = torch.load(‘./model.pth’) 2、只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), ‘./params.pth’) 加载则要先从本地网络模块导入网络，然后再加载参数： from models import AgeModel model = AgeModel() model.load_state_dict(torch.load('./params.

pytorch模型保存技巧 Pytorch会把模型相关信息保存为一个字典结构的数据，以用于继续训练或者推理。 1 保存与加载模型参数这是最常见的模型保存与加载方式，保存方式如下： state = model.state_dict() torch.save(state, ‘xxx.pth’) 模型参数加载之前需要先定义模型的网络结构，假设已定义好的网络结构为model。那么模型参数加载方式如下： checkpoint = torch.load('xxx.pth'...

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