Pytorch之保存讀取模型實例
pytorch保存數(shù)據(jù)
pytorch保存數(shù)據(jù)的格式為.t7文件或者.pth文件，t7文件是沿用torch7中讀取模型權重的方式。而pth文件是python中存儲文件的常用格式。而在keras中則是使用.h5文件。
# 保存模型示例代碼
print('===> Saving models...')
state = {
'state': model.state_dict(),
'epoch': epoch # 將epoch一并保存
}
if not os.path.isdir('checkpoint'):
os.mkdir('checkpoint')
torch.save(state, './checkpoint/autoencoder.t7')
保存用到torch.save函數(shù)，注意該函數(shù)第一個參數(shù)可以是單個值也可以是字典，字典可以存更多你要保存的參數(shù)（不僅僅是權重數(shù)據(jù)）。
pytorch讀取數(shù)據(jù)
pytorch讀取數(shù)據(jù)使用的方法和我們平時使用預訓練參數(shù)所用的方法是一樣的，都是使用load_state_dict這個函數(shù)。
下方的代碼和上方的保存代碼可以搭配使用。
print('===> Try resume from checkpoint')
if os.path.isdir('checkpoint'):
try:
checkpoint = torch.load('./checkpoint/autoencoder.t7')
model.load_state_dict(checkpoint['state']) # 從字典中依次讀取
start_epoch = checkpoint['epoch']
print('===> Load last checkpoint data')
except FileNotFoundError:
print('Can\'t found autoencoder.t7')
else:
start_epoch = 0
print('===> Start from scratch')
以上是pytorch讀取的方法匯總，但是要注意，在使用官方的預處理模型進行讀取時，一般使用的格式是pth，使用官方的模型讀取命令會檢查你模型的格式是否正確，如果不是使用官方提供模型通過下面的函數(shù)強行讀取模型(將其他模型例如caffe模型轉(zhuǎn)過來的模型放到指定目錄下)會發(fā)生錯誤。
def vgg19(pretrained=False, **kwargs):
"""VGG 19-layer model (configuration "E")
Args:
pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
"""
model = VGG(make_layers(cfg['E']), **kwargs)
if pretrained:
model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['vgg19']))
return model
假如我們有從caffe模型轉(zhuǎn)過來的pytorch模型([0-255,BGR])，我們可以使用：
model_dir = '自己的模型地址' model = VGG() model.load_state_dict(torch.load(model_dir + 'vgg_conv.pth'))
也就是pytorch的讀取函數(shù)進行讀取即可。
以上這篇Pytorch之保存讀取模型實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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