Pytorch提供了两种方法进行模型的保存和加载。第一种（推荐）： 该方法值保存和加载模型的参数# 保存
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
# 加载
# 定义模型
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
# 加载模型
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))例
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2023-07-02 22:25:30
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神经网络训练后我们需要将模型进行保存，要用的时候将保存的模型进行加载，PyTorch 中保存和加载模型主要分为两类：保存加载整个模型和只保存加载模型参数。目录1. 保存加载模型基本用法2. 保存加载自定义模型3. 跨设备保存加载模型4. CUDA的用法1. 保存加载模型基本用法保存加载整个模型保存整个网络模型（网络结构+权重参数）。torch.save(model, 'net.pkl')直接加载整
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2023-09-21 09:01:09
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# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5. 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2023-08-02 11:44:27
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# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2024-04-14 10:03:40
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PyTorch保存模型的语句是这样的：#将模型参数保存到path路径下
torch.save(model.state_dict(), path)加载是这样的：model.load_state_dict(torch.load(path))下面我们将其拆开逐句介绍1.torch.save()和torch.load()save函数是PyTorch的存储函数，load函数则是读取函数。save函数可以将各
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2023-08-25 22:24:59
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1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
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2024-08-24 16:22:45
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文章目录一、保存和加载模型的两种方法二、建议保存模型参数三、后缀问题四、模型和参数是可以打印的 一、保存和加载模型的两种方法保存模型有两种最基本的方式：1、保存整个网络： torch.save(net, path1) 加载网络：model=torch.load(path1)2、只保存网络参数：torch.save(net.state_dict(),path2) 加载网络参数：model.load
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2023-08-05 22:07:23
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Pytorch 保存加载模型时的坑Pytorch 保存加载模型时的坑方法1：保存模型的参数和结构信息方法二：官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数填坑总结 Pytorch 保存加载模型时的坑在说Pytorch保存加载模型时的坑之前，先介绍一下pytorch对训练好的模型如何进行保存和加载。方法1：保存模型的参数和结构信息保存：model=MobileNetV2(n_class=2)#加载模型
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2024-05-28 23:55:58
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pytorch模型的保存和加载、checkpoint其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载，需要用的时候就去度娘搜一下大致代码，现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载，开始学习~pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式：1. 直接保存加载模型（1）保存和加载整个模型# 保存模型
torch.save(mo
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2023-09-08 23:14:25
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在处理“pytorch 模型加载”时，我遇到了一些挑战，因此决定把解决过程记录下来。通过这篇博文，我将分享我的经验，帮助其他人顺利加载 PyTorch 模型。
首先，我需要确保我的环境是正确的。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了一些必要的库。以下是我使用的安装命令：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
环境
# 加载模型 pytorch
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的开源机器学习库，它提供了丰富的功能和灵活的接口，使得用户可以轻松构建和训练各种深度学习模型。在 PyTorch 中，加载模型是一个常见的任务，它可以使用户在训练好的模型上进行推理或继续训练。本文将介绍如何在 PyTorch 中加载模型，并提供一个简单的代码示例。
## 加载模型的步骤
加载模型的步骤通常包括以下几个
原创
2024-06-06 05:06:34
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首先这是一个非常愚蠢的错误，debug的时候要好好看error信息，提醒自己切记好好对待error！切记！切记！切记！重要的事情要说三遍。话又说回来，其实pytorch 已经非常友好了 保存模型和加载模型都只需要一条简单的命令。 因为我比较懒我就想直接把整个网络都保存下来，然后在test文件中直接load一下不就好了？你们说对不对了？ 就遭受了这样的错误。看错了error信
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2023-08-26 23:03:03
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在辛辛苦苦训练好模型之后，我们想将它保存起来，或我们想使用已经训练完成的模型。那么该如何是实现呢？ 本文参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 本文将以一个CNN模型演示如何保存或加载以训练好的模型。 首先给训练过程：import torch
import torch.nn
import torch.
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2023-09-26 16:03:37
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# PyTorch加载模型取消加载
## 引言
在使用深度学习模型进行训练和推理时，我们经常需要加载预训练的模型来进行各种任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了加载和保存模型的功能。有时候，在加载模型后，我们可能需要取消加载并重新加载其他模型。本文将介绍如何使用PyTorch加载和取消加载模型，并提供代码示例来帮助理解。
## 加载模型
在PyTorch中，使用`torch.
原创
2024-02-01 04:52:20
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RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same这段时间，在学习SSD目标检测网络并进行网络结构改进时，开始训练时出现了上述问题。在网上寻找了很多方法后，总结如下：（一）网上给的很多解决方法：将网络放到GPU上（常规方法）出现这个问题的主要
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2023-09-27 18:50:39
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目录保存模型model.eval() 保存模型保存模型的方式主要有两种， 一种是全量保存，另一种是只保存网络结构的参数（注意，不保存网络结构，只保存参数，所以在加载模型的时候需要先设置好一个模型网络）#1.保存整个网络
torch.save(model_object, 'model.pth')
#1.1加载参数
model = torch.load('model.pth')
#2.保存参数
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2024-04-09 12:25:14
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在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数
torch.save(model, "my_model.pth") # 保存整个模型保存的模型参数实际上一个字典类型，通过key-value的形式来存储模型的所有参数，本文以自己
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2024-06-27 06:29:09
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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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模型在保存时侯以键对值保存，同时在加载时根据现在网络的键值查找模型对应的键值，然后加载。一般报错是因为模型和网络的键值不匹配。1、最常见的问题是键值多了或者少了 module.此种情况是模型在DataParallel或者DDP训练后保存的键值有module. ，对应的网络的键值则没有module.1)可以通过：model = nn.DataParallel(model)将模型的键值加上m
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2023-08-20 22:24:16
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