pytorch导出训练参数到txt文件
时间: 2023-08-09 16:04:18 浏览: 415
pytorch实现用Resnet提取特征并保存为txt文件的方法
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要将PyTorch模型的训练参数导出到txt文件中,可以使用以下代码:
```
import torch
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 实例化模型
model = MyModel()
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pth')
# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))
# 导出模型参数到txt文件
with open('model_params.txt', 'w') as f:
for param_tensor in model.state_dict():
f.write(f'{param_tensor}\n')
f.write(f'{model.state_dict()[param_tensor].numpy()}\n')
```
在这个例子中,我们首先定义了一个简单的线性模型`MyModel`,它包含一个输入特征数为10,输出特征数为1的线性层。然后,我们实例化这个模型并保存训练好的参数到`model_params.pth`文件中。接着,我们加载模型参数,并将它们导出到`model_params.txt`文件中。具体来说,我们使用`state_dict()`方法来获取模型的参数字典,然后遍历这个字典并将每个参数的名称和数值写入txt文件中。
需要注意的是,这个例子中我们使用了`numpy()`方法将PyTorch Tensor对象转换为NumPy ndarray对象。如果你想要导出的是Tensor对象,可以直接将`numpy()`方法去掉。另外,对于一些特殊的Tensor对象,如稀疏张量(sparse tensor)等,可能需要进行一些额外的处理才能正确地导出它们的数值。
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