pytorch加载模型继续训练
时间: 2023-07-19 21:43:50 浏览: 89
在PyTorch中,可以使用`torch.load()`函数加载预训练的模型。加载模型后,可以继续训练模型,方法如下:
1. 定义模型,并加载预训练的模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 2),
nn.Sigmoid()
)
# 加载预训练的模型
pretrained_model = torch.load("pretrained_model.pth")
# 将预训练的模型参数复制到新定义的模型中
model.load_state_dict(pretrained_model)
```
2. 定义损失函数和优化器:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
```
3. 继续训练模型:
```python
for epoch in range(num_epochs):
# 训练代码
# ...
# 在每个epoch结束时保存模型
torch.save(model.state_dict(), "trained_model.pth")
```
在训练过程中,可以使用`torch.save()`函数保存训练好的模型。通过这种方式,可以在训练过程中保存模型,并在需要时加载模型继续训练。
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