torch.save(model.state_dict(), 'save_model/best_model.pth')

时间: 2023-08-28 14:15:55 浏览: 295
这行代码是将PyTorch模型的参数保存到文件中,以便以后可以重新加载模型并使用它。第一个参数`model.state_dict()`是一个字典,包含模型的所有参数和权重,第二个参数是要保存的文件路径。 你可以使用以下代码来加载保存的模型: ```python model.load_state_dict(torch.load('save_model/best_model.pth')) ``` 这将加载已保存的模型参数,并将其设置为当前模型的参数。之后你就可以使用该模型进行推理或训练了。
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torch.save(net.state_dict(), 'best_model_vein.pth')

这是一个使用 PyTorch 框架保存神经网络模型的代码片段,其中 net 是已经定义好的神经网络模型,state_dict() 方法返回模型的参数字典,而 'best_model_vein.pth' 是保存模型参数的文件名。当需要加载该模型时,可以使用 torch.load() 方法加载该文件并恢复模型参数。

torch.save(net.state_dict(), 'best_model_vein.pth'),怎么失效了

对于 `torch.save(net.state_dict(), 'best_model_vein.pth')` 这段代码而言,失效的可能原因有很多,以下是一些常见的情况: 1. `net` 这个神经网络模型没有被正确定义或初始化。 2. 在保存模型时,文件名或文件路径不正确或不存在。 3. 当保存模型时,程序发生了异常或被意外中断,导致文件保存不完整或保存失败。 4. PyTorch 版本不兼容或出现其他库依赖问题。 如果你的代码出现了问题,可以先检查上述情况是否存在。另外,你也可以在代码中添加一些调试信息,例如打印出模型参数字典的内容,以便更好地定位问题。
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torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错:Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

def train(): # 训练 print('Start training ===========================================>') best_epo = -1 max_pck = -1 cur_lr = learning_rate print('Learning Rate: {}'.format(learning_rate)) for epoch in range(1, epochs + 1): print('Epoch[{}/{}] ==============>'.format(epoch, epochs)) model.train() train_loss = [] for step, (img, label, img_name, w, h) in enumerate(train_loader): label = torch.stack([label] * 6, dim=1) # bz * 6 * 21 * 46 * 46 if cuda: img = img.cuda() label = label.cuda() optimizer.zero_grad() pred_maps = model(img) # (FloatTensor.cuda) size:(bz,6,21,46,46) loss = sum_mse_loss(pred_maps, label) # total loss loss.backward() optimizer.step() if step % 100 == 0: print('STEP: {} LOSS {}'.format(step, loss.item())) loss_final = sum_mse_loss(pred_maps[:, -1, ...].cpu(), label[:, -1, ...].cpu()) train_loss.append(loss_final) # save sample image **** save_images(label[:, -1, ...].cpu(), pred_maps[:, -1, ...].cpu(), epoch, img_name, save_dir) # eval model after one epoch eval_loss, cur_pck = eval(epoch, mode='valid') print('EPOCH {} Valid PCK {}'.format(epoch, cur_pck)) print('EPOCH {} TRAIN_LOSS {}'.format(epoch, sum(train_loss)/len(train_loss))) print('EPOCH {} VALID_LOSS {}'.format(epoch, eval_loss)) if cur_pck > max_pck: torch.save(model.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'best_model.pth')) max_pck = cur_pck best_epo = epoch print('Current Best EPOCH is : {}\n**************\n'.format(best_epo)) torch.save(model.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'final_epoch.pth')) if epoch % lr_decay_epoch == 0: cur_lr /= 2 update_lr(optimizer, cur_lr) print('Train Done!') print('Best epoch is {}'.format(best_epo))

给你提供了完整代码,但在运行以下代码时出现上述错误,该如何解决?Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

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