save_checkpoint(data_name, epoch, epochs_since_improvement, encoder, decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, recent_bleu4, is_best)
时间: 2024-04-15 12:24:13 浏览: 16
你可以使用以下代码来保存模型的检查点:
```python
import torch
def save_checkpoint(data_name, epoch, epochs_since_improvement, encoder, decoder, encoder_optimizer,
decoder_optimizer, recent_bleu4, is_best):
state = {
'data_name': data_name,
'epoch': epoch,
'epochs_since_improvement': epochs_since_improvement,
'encoder': encoder,
'decoder': decoder,
'encoder_optimizer': encoder_optimizer,
'decoder_optimizer': decoder_optimizer,
'recent_bleu4': recent_bleu4,
'best_bleu4': is_best
}
filename = 'checkpoint.pth.tar'
torch.save(state, filename)
```
这个函数将模型的相关信息保存到一个名为 'checkpoint.pth.tar' 的文件中。你需要提供以下参数:
- `data_name`:数据集的名称。
- `epoch`:当前训练的轮数。
- `epochs_since_improvement`:自上次改善以来经过的轮数。
- `encoder`:编码器模型。
- `decoder`:解码器模型。
- `encoder_optimizer`:编码器模型的优化器。
- `decoder_optimizer`:解码器模型的优化器。
- `recent_bleu4`:最近一次计算得到的BLEU-4分数。
- `is_best`:是否是最好的模型(根据BLEU-4分数判断)。
注意,这个函数只保存模型的状态字典,而不是整个模型。所以,在加载检查点时,你需要确保模型的架构与保存的检查点匹配。