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深度学习Keras对InceptionV3迁移学习精讲
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12-深度模型的保存与读取与迁移组合
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2023-01-12 22:59:39
课时名称
课时知识点
12-深度模型的保存与读取与迁移组合
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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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