pytorch保存最好的pth
时间: 2024-01-29 14:03:48 浏览: 27
要保存PyTorch模型的最佳权重,你可以使用torch.save()函数将模型的状态字典保存为.pth文件。下面是一个示例代码:
```python
import torch
# 假设你有一个名为model的PyTorch模型,并且已经训练好了
# ...
# 保存最佳权重
torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
```
在上述代码中,`model.state_dict()`返回一个包含模型所有参数和缓冲区的字典。通过调用`torch.save()`函数,将这个字典保存到名为'best_model.pth'的文件中。
这样,你就能够保存训练过程中的最佳权重,并在以后加载它们以进行推理或继续训练。要加载这些权重,你可以使用`model.load_state_dict()`函数。例如:
```python
model = YourModelClass() # 实例化模型
model.load_state_dict(torch.load('best_model.pth'))
model.eval() # 设置模型为评估模式
```
这将加载之前保存的.pth文件,并将权重应用于你的模型。记得在加载权重后,将模型设置为评估模式(`model.eval()`),以确保模型不会在推理过程中进行训练。
相关问题
paddlepaddle加载pytorch生成的pth文件
抱歉,PaddlePaddle和PyTorch是两个不同的深度学习框架,它们的模型文件格式不同,不能直接互相加载。如果需要在PaddlePaddle中使用PyTorch中训练好的模型,可以考虑将PyTorch模型的参数保存为npy文件,然后在PaddlePaddle中加载npy文件并构建相应的模型。具体可以参考PaddlePaddle的文档和npy文件的读写方法。
pytorch 保存模型
在 PyTorch 中,我们可以使用 `torch.save()` 函数将模型保存到磁盘上。以下是一个简单的例子:
```python
import torch
# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pth')
```
在上面的例子中,我们定义了一个简单的线性模型,并使用 `torch.save()` 函数将其状态字典保存到 `path/to/model.pth` 文件中。
如果想要加载已经保存的模型,可以使用 `torch.load()` 函数:
```python
import torch
# 加载模型
model_state_dict = torch.load('path/to/model.pth')
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model.load_state_dict(model_state_dict)
```
在上面的例子中,我们使用 `torch.load()` 函数加载了之前保存的模型,并将其状态字典加载到一个新的模型中。
需要注意的是,PyTorch 的模型保存和加载只能保存和加载模型的状态字典,而不能保存和加载整个模型对象。因此,在加载模型时,我们需要先创建一个新的模型对象,然后将保存的状态字典加载到这个新的模型对象中。