Pytorch保存模型用于測試和用于繼續(xù)訓練的區(qū)別詳解
更新時間：2020年01月10日 16:27:24 作者：魚丸粗面233
今天小編就為大家分享一篇Pytorch保存模型用于測試和用于繼續(xù)訓練的區(qū)別詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
保存模型
保存模型僅僅是為了測試的時候，只需要
torch.save(model.state_dict, path)
path 為保存的路徑
但是有時候模型及數(shù)據(jù)太多,難以一次性訓練完的時候,而且用的還是 Adam優(yōu)化器的時候, 一定要保存好訓練的優(yōu)化器參數(shù)以及epoch
state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch }
torch.save(state, path)
因為這里
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
lr_t = lr
lr_t = lr_t * (0.3 ** (epoch // 2))
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr_t
學習率是根據(jù)epoch變化的, 如果不保存epoch的話,基本上每次都從epoch為0開始訓練,這樣學習率就相當于不變了!!
恢復模型
恢復模型只用于測試的時候,
model.load_state_dict(torch.load(path))
path為之前存儲模型時的路徑
但是如果是用于繼續(xù)訓練的話,
checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1
依次恢復出模型 優(yōu)化器參數(shù)以及epoch
以上這篇Pytorch保存模型用于測試和用于繼續(xù)訓練的區(qū)別詳解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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