torch.save(model.state_dict()

时间: 2023-04-26 19:06:22 浏览: 322
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

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torch.save() 函数是用来保存 PyTorch 模型的状态字典 (state_dict) 的。用法为：torch.save(model.state_dict(), 'file_path.pt')，其中 'file_path.pt' 是保存的文件路径。
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torch.save(model.state_dict, path) path 为保存的路径 但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的还是 Adam优化器的时候, 一定要保存好训练的优化器参数以及epoch state = { 'model': model....

save_model = torch.load(args.checkpoint) save_model_dict = save_model['state_dict']

这段代码是用来加载预训练模型的。首先，使用torch.load函数从指定路径加载预训练模型，args.checkpoint是指定的预训练模型文件的路径。接着，从加载的预训练...最后，将state_dict保存到save_model_dict中。

torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), }, 'model.ckpt')

torch.save()函数用于将给定的数据字典存储到文件中，这里文件名是'model.ckpt'。 数据字典包含两个关键部分： 1. model_state_dict: 这是模型的状态，包括了所有权重和层配置。当你训练好模型后，这个状态包含...

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

这行代码是将PyTorch模型的参数保存到...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。

torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH)

torch.save(model.state_dict(), MODEL_PATH) 用于将 PyTorch 模型的状态字典保存到指定的文件路径 MODEL_PATH 中。状态字典包含了模型的所有参数和缓存，可以用于恢复模型或在其他地方使用模型的参数。通常，在...

torch.save(model.state_dict(),'model.ckpt')

model.state_dict()返回一个包含模型当前参数的字典。通过将该字典和文件路径作为参数传递给torch.save()函数，可以将模型的参数保存到指定的文件中。 在训练过程中，这种保存模型参数的操作可以用来在训练过程中...

torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')

model.load_state_dict(torch.load('model.ckpt')) 请注意，此代码假定您的模型具有与保存的权重相同的结构，并且是在相同的设备上训练和加载的。如果您的模型结构或设备更改，则可能需要进行一些调整。

torch.save(model.state_dict(), save_mode_path)什么意思

### 回答1： 这行代码是用来保存PyTorch模型的参数（也就是权重和偏置）的。...简而言之，torch.save(model.state_dict(), save_model_path) 的作用就是将 PyTorch 模型的参数保存到文件中，方便后续使用和共享。

torch.save(seq2seq_model.state_dict()解释

torch.save(seq2seq_model.state_dict(), PATH) 是一个 PyTorch 函数，用于将模型的参数保存到文件中。其中，seq2seq_model.state_dict() 返回一个字典，包含了模型中所有参数的名称及其对应的张量值。这个字典...

import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

在 test_on_img_() 和 test_on_img() 函数中，首先通过 torch.load() 函数加载预训练模型的参数，然后使用 AOD 类实例化模型，并将预训练的参数加载到模型中。接着，代码将输入的图像转换为 PyTorch 中的 ...

if t == epoch-1: torch.save(model.state_dict(), 'save_model/last_model.pth')

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。

import torch, os, pickle, random import numpy as np from yaml import safe_load as yaml_load from json import dumps as json_dumps def load_data(data_path): with open(data_path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) return data def save_model(model, save_path, optimizer=None): os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True) data2save = { 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(data2save, save_path) def load_model(model, load_path, optimizer=None): data2load = torch.load(load_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(data2load['state_dict']) if optimizer is not None and data2load['optimizer'] is not None: optimizer = data2load['optimizer'] def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False if __name__ == "__main__": pass

save_model 函数用于保存模型及其优化器的状态。它接受一个模型对象、保存路径和可选的优化器对象作为输入，并将模型的状态字典和优化器的状态字典保存到指定的路径中。 load_model 函数用于加载模型及其优化器...

torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss, 'accuracy': acc }, PATH)中的ＰＡＴＨ是啥

'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss, 'accuracy': acc }, PATH) 这里将PATH设置为'my_model.pth'，表示将模型参数、优化器状态、...

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这行代码的作用是将PyTorch模型的参数保存到指定文件中。这些参数是在训练期间学习的权重...model.state_dict()返回一个字典，其中包含了模型中所有参数的名称和对应的值。args.save_file是要保存参数的文件路径。

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torch.save(model.state_dict(), "model.pth") 如果你想恢复这个模型，在以后加载时只需要加载状态字典，并设置为某个已初始化好的模型实例： python loaded_model = YourModel() # 创建新的模型实例 ...

torch.save(model.state_dict(), "./weights/model-{}.pth".format(epoch))

这行代码是用来保存 PyTorch 模型的权重，其中 model.state_dict() 返回了模型的所有参数（即权重和偏置项）的字典。torch.save() 函数将这个字典保存到了指定路径下的文件中。命名格式为 model-{}.pth，其中 ...

load_from = os.path.join(os.path.join(logs_save_dir, experiment_description, run_description, f"self_supervised_seed_{SEED}", "saved_models")) chkpoint = torch.load(os.path.join(load_from, "ckp_last.pt"), map_location=device) pretrained_dict = chkpoint["model_state_dict"] model_dict = model.state_dict() del_list = ['logits'] pretrained_dict_copy = pretrained_dict.copy()解释这段代码

接下来，将模型的参数字典分别存储在 pretrained_dict 和 model_dict 变量中，并将 logits 这一层从 del_list 列表中删除。最后，通过复制 pretrained_dict 中的参数字典来创建 pretrained_dict_copy ...

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