Pytorch学习第四部分：pytorch进阶训练技巧Let's go !一、U-Net模块回顾1.1 模块代码2.2 搭建过程二、Carvana数据集，实现一个基本的U-Net训练过程三、优雅地训练模型3.1 自定义损失函数3.1.1 使用torch.nn自带的损失函数3.1.2 使用自定义的损失函数3.2 动态调整学习率3.3 模型微调3.4 半精度训练3.4.1 pytorch精度测试3.
# 使用 PyTorch 保存和加载模型以继续训练
在使用 PyTorch 进行深度学习时，模型的保存和加载是一个重要的环节。这不仅能够帮助我们保存训练的结果，还能够在中断后继续训练。以下是实现这一过程的整体流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------------------------
pytorch保存模型非常简单，主要有两种方法：只保存参数；（官方推荐）保存整个模型 (结构+参数)。
由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保存参数，然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法，但只就第一种方法进行举例详解。1、只保存参数1）保存一般地，采用一条语句即可保存参数：torch.save(model.state_dict(), path)其中model指定义的模型实例变量，
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2023-08-09 19:20:36
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文章目录1.状态字典：state_dict2.保存和加载推理模型2.1保存和加载state_dict2.2 保存/加载完整模型3. 保存和加载 Checkpoint 用于推理/继续训练4. 在一个文件中保存多个模型5. 使用在不同模型参数下的热启动模式6. 通过设备保存/加载模型6.1 保存到 CPU、加载到 CPU6.2 保存到 GPU、加载到 GPU6.3 保存到 CPU，加载到 GPU6.
目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyTorch的学习和使用（七）模型的训练和测试在训练模型时会在前面加上：model.train()在测试模型时在前面使用：mo
最近的想法是在推荐模型中考虑根据用户对推荐结果的后续选择，利用已训练的offline预训练模型参数来更新新的结果。简单记录一下中途保存参数和后续使用不同数据训练的方法。简单模型和训练数据先准备一个简单模型，简单两层linear出个分类结果。class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
1、有了已经训练好的模型参数，对这个模型的某些层做了改变，如何利用这些训练好的模型参数继续训练：pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model'）
model = The_New_Model(xxx)
model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False)strict=
# 如何实现pytorch继续训练
## 摘要
本文将介绍如何在PyTorch中继续训练模型的步骤和相关代码示例，适合刚入行的小白参考。首先将整个流程用表格展示，然后详细解释每一步需要做什么，并附上相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 下载模型
下载模型 --> 载入模型
载入模型 --> 设置优化器和损失函数
目录摘要state_dict恢复训练实例加载部分预训练模型保存 & 加载模型 来inference保存/加载state_dict (推荐)保存:加载:保存/加载整个模型保存:加载:保存 & 加载一个通用Checkpoint来做测试或恢复训练保存:加载:加载不同模型的参数warmstarting保存:加载:跨设备保存/加载模型（CPU与GPU）模型保存在GPU上，加载到CPU保存加
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2023-08-10 17:37:29
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1 pytorch的概念1.1 tensor张量1.1.1 PyTorch的tensor与NumPy array相互转换PyTorch的很多操作和numpy都是类似的，但是因为其能够在 GPU 上运行，所以比 NumPy 快很多。 import torch
import numpy as np
# 创建一个 numpy ndarray
numpy_tensor = np.random
不要慌，先看看train函数中模型保存的方式，然后在训练之前加载已经保存下来的最后一轮的模型就好了。之所以看模型保存的方式是因为加载模型的代码不同。pytorch保存模型非常简单，主要有两种方法：只保存参数；（官方推荐）保存整个模型 (结构+参数)。由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保存参数，然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法，但只就第一种方法进行举例详解。1.保存第一种保存
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2023-08-20 23:36:49
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最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想
# Pytorch 断点继续训练
在机器学习领域，训练模型往往需要大量的时间和计算资源。当模型训练中途意外中断或需要重新启动时，重新开始训练会浪费宝贵的时间和计算资源。为了解决这个问题，PyTorch 提供了一种方便的方法来实现断点继续训练的功能。
## 什么是断点继续训练
断点继续训练是指在模型训练过程中，将训练的中间状态保存下来，以便在需要时可以恢复模型训练的状态，从中间位置继续训练，而
随着现在模型越来越大，一次性训练完模型在低算力平台也越来越难以实现，因此很有必要在训练过程中保存模型，以便下次之前训练的基础上进行继续训练，节约时间。代码如下：导包import torch
from torch import nn
import numpy as np定义模型定义一个三层的MLP分类模型class MyModel(nn.Module):
def __init__(self)
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2023-09-16 22:10:26
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# 断点继续训练 PyTorch
在深度学习中，训练一个复杂的神经网络模型可能需要很长时间甚至数天。在这个过程中，我们经常会遇到各种问题，比如计算机死机、代码错误或者手动停止训练。为了避免从头开始重新训练模型，我们可以使用断点续训技术来保存和加载模型的状态。
在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 框架来实现断点续训。我们将从保存和加载模型的状态开始，并在训练过程中演示如何使用断点续训来
原创
2023-07-19 20:19:08
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文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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7.3.4 训练模型1. 准备训练数据为了训练模型，对于每一对，我们将需要一个输入张量（输入句子中单词的索引）和目标张量（目标句子中单词的索引）。在创建这些向量时，会将EOS标记附加到两个序列上。首先定义一些用于处理文本数据的辅助函数，用于将句子转换为索引张量和生成数据对的张量。对应的实现代码如下所示：def indexesFromSentence(lang, sentence):
 ...
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2021-08-27 08:50:00
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最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch...
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2021-07-12 10:50:55
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作者：知乎—HUST小菜鸡
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等，今天上午给大致整理了一下，不全面仅供参考
Epoch: 9 | train loss: 0.3517 | test accuracy: 0.
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2021-07-16 18:22:08
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