pytorch模型中每50轮保存一次整体模型
时间: 2023-10-04 16:07:28 浏览: 33
可以使用PyTorch内置的checkpoint机制来实现每50轮保存一次整体模型。
首先,定义一个函数来保存模型:
```python
def save_model(model, optimizer, epoch, loss, filename):
checkpoint = {
'model': model.state_dict(),
'optimizer': optimizer.state_dict(),
'epoch': epoch,
'loss': loss
}
torch.save(checkpoint, filename)
```
其中,`model`是模型对象,`optimizer`是优化器对象,`epoch`是当前轮数,`loss`是当前损失值,`filename`是保存模型的文件名。
然后,在训练循环中,加入保存模型的代码:
```python
for epoch in range(num_epochs):
# 训练代码
loss = ...
# 每50轮保存一次模型
if (epoch + 1) % 50 == 0:
save_model(model, optimizer, epoch, loss, 'model_epoch_{}.pth'.format(epoch+1))
```
这样,每50轮训练完成后,就会保存一次整体模型到指定的文件中。在需要恢复模型时,可以使用`torch.load`函数加载checkpoint文件,然后使用`model.load_state_dict`方法将模型参数加载到模型对象中。