在pytorch中，self.c = nn.Embeddings(1047,128)，那么这个self.c会存储什么结果

时间: 2024-05-30 10:13:35 浏览: 73

pytorch模型存储的2种实现方法

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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. 在PyTorch中，模型的存储是模型训练过程中的重要环节，它允许我们在不同时间点保存模型的状态，以便后续调用或继续训练。本篇文章将详细介绍两种常用的PyTorch模型存储方法。 ### 1. 保存整个网络结构信息和模型参数信息使用`torch.save(model_object, ‘./model.pth’)`可以将整个网络模型（包括结构和参数）保存到磁盘。这种方法的优势在于，当加载模型时，只需一行代码`model = torch.load(‘./model.pth’)`即可完全恢复模型的状态，无需重新定义网络结构。这种保存方式适合于需要完整模型的情况，比如部署或者在不同环境间转移模型。 ```python # 保存模型 torch.save(model, './model.pth') # 加载模型 model = torch.load('./model.pth') ``` ### 2. 只保存网络的模型参数另一种常见的方法是仅保存模型的参数，使用`torch.save(model_object.state_dict(), ‘./params.pth’)`. 这种方法更适合于当模型结构在不同的环境中已经定义，我们只需要加载参数进行继续训练或推理。这样做的好处是减少了存储空间，因为模型结构信息是重复的。 ```python # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), './params.pth') # 导入模型结构 from models import AgeModel model = AgeModel() # 加载参数 model.load_state_dict(torch.load('./params.pth')) ``` 在加载参数时，需要注意模型结构必须与保存时一致，否则会出现加载失败的问题。如果模型结构在不同环境中有所改变，这种方法可能会导致问题。 ### 关于模型加载的注意事项 - 当模型结构发生变化时，只保存参数的方法可能不适用，因为加载时可能会出现参数键值对不匹配的错误。 - 保存模型时，应确保所有计算图已关闭，以避免保存额外的运行时信息。 - 在多GPU环境下，若模型在GPU上训练，保存和加载时需注意设备设置，如使用`model.cpu()`将模型移动到CPU上保存，加载后再移到目标设备。 - 使用`torch.save`时，可以添加`map_location`参数来处理模型在不同设备间的迁移，例如`torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda:0'))`将模型加载到GPU 0上。 ### 扩展阅读： - **PyTorch使用加载训练好的模型做inference**：在模型训练完成后，通常需要进行预测或推理。通过加载保存的模型，可以将模型置于`eval`模式，关闭dropout等训练时的随机操作，然后对新数据进行预测。 - **PyTorch构建网络模型的4种方法详解**：PyTorch提供了多种构建神经网络的方法，包括直接继承`nn.Module`，使用函数式API，以及使用预定义模块的组合。 - **PyTorch批训练及优化器比较**：在训练过程中，选择合适的优化器（如SGD、Adam、RMSprop等）和批量大小（batch size）对于模型性能至关重要。 - **PyTorch中model.train()和model.eval()用法及区别详解**：`model.train()`和`model.eval()`用于切换模型的工作模式，前者用于训练，后者用于评估或推理，它们会影响如dropout、batch normalization等层的行为。了解并熟练掌握这些模型存储方法，对于进行有效的模型管理、持续训练和部署具有重要意义。希望本文的介绍能帮助你在PyTorch项目中更加高效地处理模型的保存与加载。

在pytorch中，self.c = nn.Embedding(1047,128)表示创建了一个大小为1047的嵌入矩阵，每个嵌入向量的维数为128维。self.c会存储这个嵌入矩阵的参数，该参数将用于模型的训练过程中。具体来说，当模型输入一个大小为1047的索引时，self.c会返回一个128维的嵌入向量作为模型的输入。

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在pytorch中，self.c = nn.Embeddings(1047,128)，那么这个self.c会存储什么结果

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