12-深度模型的保存与读取与迁移组合

hccmap 2023-01-12 22:59:39
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迁移学习--网络模型的保存和读取
迁移学习--网络模型的保存和读取
【神经网络】10 - 网络模型的保存与读取
在训练模型时，训练完成后我们需要保存模型，使用模型预测时我们需要读取模型。为什么要保存和读取模型？
深度学习中模型权重数据读取、保存
优点： 1.长时间的训练，如果发生中断，继续训练时直接读取 2.通过迁移学习，利用别人训练好的数据进行训练，提高训练效果 三个方面说明 1.模型保存与加载 2.冻结一部分参数，训练另一部分参数 3.采用不同的学习率进行训练 模型保存与加载 模型保存与加载的三种方式 # 方式一：保存与加载整个state_dict（推荐） torch.save(model.state_dict(), PATH) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) # 继承自torch.nn.Mod
深度学习 - 模型的保存与部署方式汇总
PyTorch 的默认保存格式，灵活支持保存整个模型、模型的权重和优化器状态。
深度学习--快速有效实现模型数据的保存和读取
torch.load和torch.save是PyTorch库中的两个用于模型加载和保存的函数。torch.save函数用于将模型、张量或其他PyTorch对象保存到文件或路径中，可以选择不同的序列化方式。torch.load函数用于从文件中或路径中加载已保存的模型、张量或其他PyTorch对象。可以在不同文件中实现对模型数据的保存和加载。
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