best_model_wts = model.state_dict()
时间: 2023-10-15 18:06:10 浏览: 45
这段代码是将当前模型的权重保存在 best_model_wts 变量中。在 PyTorch 中,模型的权重通常保存在一个名为 state_dict() 的字典对象中,其中包含了模型的各个层的权重和偏置等参数。这些参数可以用来恢复模型的状态,或将模型的参数从一个设备转移到另一个设备。
在这里,model.state_dict() 返回的是一个包含了当前模型的所有权重的字典对象,这个字典对象可以被 torch.save() 函数直接保存成一个文件,也可以被用来恢复模型的状态。在保存最佳模型时,我们将 best_model_wts 变量保存成一个文件,以便后续可以加载和使用。
相关问题
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
这段代码使用Python的`copy`模块中的`deepcopy()`函数,将当前模型的所有参数的状态字典深度复制到一个名为`best_model_wts`的新变量中。`state_dict()`方法返回一个字典,其中包含模型中所有参数的当前状态。深度复制是指不仅复制了`best_model_wts`字典中的所有键和值,还会递归地复制所有值所引用的对象。这意味着,`best_model_wts`中的值与模型中的参数状态是完全独立的,即它们不会共享内存。这样做的目的是为了保存模型训练过程中的最佳参数状态,以便在测试时使用。如果不使用`deepcopy()`函数,而是直接将当前模型的参数状态字典赋值给`best_model_wts`,则`best_model_wts`中的值将与模型中的参数状态共享内存,这意味着在训练过程中更改任何一个参数的值都会影响`best_model_wts`中的对应值,从而可能导致测试结果不准确。
model.load_state_dict(best_model_wts)
model.load_state_dict(best_model_wts)是将保存的最佳模型权重加载到当前模型中的操作。在训练过程中,可能会保存多个模型的权重,并在验证集上选择表现最好的模型作为最佳模型。然后,使用model.load_state_dict()函数将最佳模型的权重加载到当前模型中,以便进行后续的推理或者继续训练。
这个函数接受一个字典作为参数,字典的键是当前模型的参数名称,值是对应的最佳模型的参数值。通过将最佳模型的权重加载到当前模型中,可以保证模型在推理或者继续训练时具有最好的性能。