写一份代码在pytorch实现模型训练、使用checkpoint保存参数和测试
时间: 2023-03-29 21:02:31 浏览: 90
好的,以下是代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
self.relu = nn.ReLU()
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.softmax(x)
return x
# 定义数据和标签
data = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randint(, 2, (100,))
# 定义模型、损失函数和优化器
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(data)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 保存模型参数
if (epoch+1) % 10 == :
torch.save(model.state_dict(), f'checkpoint_{epoch+1}.pth')
# 加载模型参数进行测试
model.load_state_dict(torch.load('checkpoint_100.pth'))
test_data = torch.randn(10, 10)
test_outputs = model(test_data)
print(test_outputs)
```
这份代码使用 PyTorch 实现了一个简单的神经网络模型的训练和测试,并使用 checkpoint 保存了模型参数。在训练过程中,每训练 10 个 epoch 就保存一次模型参数。在测试时,加载最后一个 checkpoint 的模型参数进行测试。