预训练模型指定路径加载
时间: 2023-11-16 14:07:57 浏览: 34
如果您想加载指定路径上的预训练模型,可以使用以下代码进行加载:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_path = "path/to/model"
tokenizer_path = "path/to/tokenizer"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
```
在上面的代码中,`model_path` 和 `tokenizer_path` 分别是您的预训练模型和分词器的路径。使用 `AutoTokenizer.from_pretrained` 和 `AutoModelForCausalLM.from_pretrained` 从指定路径加载模型和分词器,并将它们存储在 `tokenizer` 和 `model` 变量中。这两个变量现在可以用于生成文本或进行对话等各种自然语言处理任务。
相关问题
yolov8加载预训练模型
要加载预训练模型,首先需要修改默认配置文件。您可以使用vim编辑器打开`./ultralytics/yolo/cfg/default.yaml`文件,并在其中添加以下参数:
```
model: ./ultralytics/models/v8/seg/yolov8x-seg.yaml
weights: ./yolov8x-seg.pt
```
其中,`model`参数指定了网络结构配置文件的路径,`weights`参数指定了预训练模型的本地地址。请确保您已经下载了官方提供的预训练模型并指定了正确的路径。
完成以上修改后,您就可以成功加载预训练模型了。
yolov5加载预训练模型
YOLOv5 模型的断点续训是指在训练过程中,如果训练过程中断或中止,可以通过加载之前保存的模型参数文件,从上次停止的地方继续训练。这样可以节省时间和计算资源,并且不会丢失之前训练的成果。
在 YOLOv5 的实现中,可以使用 `--resume` 或者 `--weights` 参数来实现断点续训。`--resume` 参数可以加载之前保存的 `.pt` 文件,并从上次停止的 epoch 继续训练。而 `--weights` 参数则是用来加载之前保存的模型权重文件,可以选择从指定的 epoch 开始继续训练。
下面是一个示例命令行代码,用于演示如何进行 YOLOv5 的断点续训:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights 'path/to/weights.pt' --resume
```
其中,`--img` 参数指定输入图像的尺寸,`--batch` 参数指定训练时的 batch size,`--epochs` 参数指定要训练的总 epoch 数量,`--data` 参数指定数据集的配置文件,`--weights` 参数指定之前保存的模型权重文件的路径,`--resume` 参数表示要进行断点续训。
需要注意的是,断点续训时,最好使用之前使用的相同的数据集和模型配置文件,以确保训练的连贯性。