模型训练的结果怎么保存
时间: 2023-07-10 14:07:00 浏览: 93
在训练模型时,通常会使用检查点(checkpoint)来保存训练过程中的模型参数和优化器状态。这可以避免在训练过程中出现中断或崩溃时损失所有已经学习到的知识。通常会定期将检查点保存到硬盘上,以便稍后恢复训练或加载已经训练好的模型。在PyTorch中,可以使用torch.save()函数将模型的权重和优化器状态保存到磁盘上,如下所示:
```python
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
...
}, PATH)
```
其中,'model_state_dict'保存了模型的权重,'optimizer_state_dict'保存了优化器的状态,'loss'保存了当前的训练损失等信息。可以根据需要自定义保存的内容。
要加载已经保存的模型,可以使用torch.load()函数,如下所示:
```python
checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']
...
```
其中,'model_state_dict'和'optimizer_state_dict'被加载到模型和优化器中,'epoch'和'loss'被用于打印或记录训练信息。