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Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解
脚本专栏 2025/1/4 佚名
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保存模型

保存模型仅仅是为了测试的时候，只需要

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.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch }  
torch.save(state, path)

因为这里

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

学习率是根据epoch变化的, 如果不保存epoch的话,基本上每次都从epoch为0开始训练,这样学习率就相当于不变了!!

恢复模型

恢复模型只用于测试的时候,

model.load_state_dict(torch.load(path))

path为之前存储模型时的路径

但是如果是用于继续训练的话,

checkpoint = torch.load(path)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
start_epoch = checkpoint['epoch']+1

依次恢复出模型 优化器参数以及epoch

以上这篇Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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