if ep>=79: if(ep+1)%10==0: torch.save(model, f'resnet50_epoch{ep+1}.pth')
时间: 2024-05-21 09:17:45 浏览: 11
这段代码是一个条件语句,如果当前的 epoch(训练轮数)大于等于 79,且 (ep+1) 是10的倍数,那么就会保存模型。具体来说,这里使用了 PyTorch 库中的 torch.save() 函数,该函数可以将训练好的模型保存为一个文件,以便后续使用。文件名是 "resnet50_epochX.pth",其中 X 表示当前 epoch + 1 的值。因此,当训练轮数到达 79 ,并且每训练 10 轮时就会保存一个模型。
相关问题
下面代码转化为paddle2.2.2代码 :if epoch%1==0: torch.save(denoiser, os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pth' % epoch))
在 PaddlePaddle 2.2.2 中,可以使用以下代码实现相同的功能:
```python
import paddle
if epoch % 1 == 0:
paddle.save(denoiser.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pdparams' % epoch))
```
需要注意的是,`torch.save` 保存的是整个模型,包括模型结构和参数,而 `paddle.save` 仅保存模型参数。因此,在加载模型时,需要先定义模型结构,然后加载参数。例如:
```python
import paddle
# 定义模型结构
class MyModel(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = paddle.nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 创建模型实例
model = MyModel()
# 加载模型参数
params_path = 'model_epoch1.pdparams'
param_dict = paddle.load(params_path)
model.set_dict(param_dict)
```
if t == epoch-1: torch.save(model.state_dict(), 'save_model/last_model.pth')
这段代码是什么意思呢?
这段代码是在训练神经网络时的一个操作,其中 `t` 是当前训练的轮数,`epoch` 是指定的总轮数。这段代码的作用是在最后一轮训练结束后保存模型的参数到一个文件中,文件名为 `last_model.pth`,以便后续可以加载这个模型参数继续训练或者进行推理。这是深度学习中常用的一种保存模型的方式。