怎么复制训练好的超分辨率模型并保存
时间: 2023-07-10 17:13:31 浏览: 50
如果你使用的是 PyTorch,你可以使用以下代码来复制已经训练好的模型并保存:
```python
import torch
# 加载已经训练好的模型
model = torch.load('path/to/trained/model')
# 复制模型
new_model = model.clone()
# 保存新模型
torch.save(new_model, 'path/to/new/model')
```
在这个示例中,我们首先使用 `torch.load()` 函数加载已经训练好的模型,然后使用 `clone()` 函数复制模型。最后,使用 `torch.save()` 函数将新模型保存到指定的路径中。
需要注意的是,如果你的模型包含了其他的参数,例如优化器的状态等,你可能需要单独保存这些参数,否则,在加载新模型时,可能会出现不一致的情况。
相关问题
怎么复制训练好的超分辨率.pth模型并保存
如果你想要复制训练好的超分辨率.pth模型并保存,可以使用以下代码:
```python
import shutil
import os
src_path = 'path/to/source/model.pth'
dst_path = 'path/to/destination/model.pth'
# 复制文件
shutil.copyfile(src_path, dst_path)
# 确认文件已存在
if os.path.exists(dst_path):
print('模型已成功保存到{}'.format(dst_path))
else:
print('模型保存失败')
```
其中,`src_path`是源模型的路径,`dst_path`是目标模型的路径。你可以将这两个路径替换成你自己的路径。代码的第一行导入了`shutil`库,该库提供了复制文件的函数。接下来,使用`shutil.copyfile()`函数将源模型文件复制到目标模型文件中。最后,使用`os.path.exists()`函数来确认文件是否已经成功保存到了目标路径。
pytorch用训练好的超分辨率模型剪枝代码
以下是一个简单的示例代码,用于使用PyTorch对超分辨率模型进行剪枝:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune
# 加载预先训练好的模型
model = torch.load('super_resolution_model.pth')
# 将线性层(module)的第二个参数(即weights)进行剪枝
module = model.conv1
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.2)
# 或者你可以通过指定一个剪枝方案来进行剪枝
pruning_plan = prune.L1Unstructured(amount=0.2, name="weight")
pruning_plan.exec(module)
# 保存剪枝后的模型
torch.save(model, 'pruned_super_resolution_model.pth')
```
这个示例代码中,我们使用了PyTorch的`prune`模块来执行剪枝操作。我们指定了需要进行剪枝的模块(即线性层)和剪枝的比例。你可以根据自己的需求调整这些参数。最后,我们将剪枝后的模型保存到文件中。
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