pytorch模型保存

时间: 2025-02-23 15:31:15 浏览: 14

PyTorch 中,模型的保存通常通过 torch.save() 函数来完成,它可以将整个神经网络的结构(state_dict)以及其训练好的权重参数一起保存到文件。以下是保存和加载模型的基本步骤:

  1. 保存模型:

    # 假设你已经有了一个名为 model 的 PyTorch 模型和优化器 optimizer
    torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
    
  2. 加载模型:

    # 创建一个新的模型实例
    new_model = YourModelClass()  # 替换为你的模型类名
    # 加载状态字典到新模型
    new_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
    

如果你只想要保存模型结构而不想保存权重,可以指定 savesave_dict 方法。

torch.save(model, 'model_structure.pth')
相关问题

如何将PyTorch模型保存为ONNX格式

你可以使用PyTorch的torch.onnx模块将PyTorch模型保存为ONNX格式。具体步骤如下:

1.定义PyTorch模型。

2.将输入数据转换为PyTorch张量。

3.使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX格式,函数的参数包括:

  • model:要导出的PyTorch模型。
  • args:包含输入数据的元组。
  • export_params:指定是否需要导出模型参数。
  • opset_version:指定ONNX运行时的版本。
  • do_constant_folding:指定是否对常量执行折叠优化。
  • input_names:指定输入张量的名称。
  • output_names:指定输出张量的名称。
  • dynamic_axes:指定输入和输出张量的动态尺寸。

下面是一个示例代码:

import torch
import torchvision

# Define PyTorch model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# Define input data
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# Export PyTorch model to ONNX format
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx",
                  export_params=True,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  input_names=["input"],
                  output_names=["output"],
                  dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"},
                                "output": {0: "batch_size"}})

这个示例代码将一个预训练的ResNet-18模型导出为ONNX格式,并将输入张量命名为“input”,输出张量命名为“output”。导出的ONNX模型将保存在名为“resnet18.onnx”的文件中。

如何将pytorch模型保存为.pt文件

您可以使用以下代码将 PyTorch 模型保存为 .pt 文件:

import torch

# 定义模型
model = YourModel()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

其中,YourModel() 是您定义的 PyTorch 模型,model.state_dict() 是模型的参数字典,'model.pt' 是保存模型的文件名。

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