# PyTorch Checkpoint 导出的实现流程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用PyTorch实现Checkpoint导出功能，以便在训练过程中保存模型的中间状态。
## 2. Checkpoint导出流程概览
下面是实现Checkpoint导出的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 在训练开始之前，设置保存Checkpoint的目录
1.Pytorch 模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练只保存参数；（官方推荐） torch.save(model.state_dict(), path) #只保存参数
#特别地，如果还想保存某一次训练采用的优化器、epochs等信息，可将这些信息组合
#起来构成一个字典，然后将字典保存起来
state = {'model': model.state_dict(), 'optimiz
1.多维输入之前我们的输入都是只有一个维度，如果有多个维度呢？ 对于每一行叫做一个sample（样本） 对于每一列叫做一个feature（特征） 数据集各种各样的什么都有。 csv可以使用excel打开，只能打开逗号做分割的数据集，空格和tab都是不行的。所以可以用记事本打开看一下子。原来的处理函数发生了相应的变化，从一维的变化成了多维 这个过程拆解来看其实是这样子的：为了保证其标量性做了一次转置
1、模型存储及加载（1）官方推荐方法 #第一种：只存储模型中的参数，该方法速度快，占用空间少（官方推荐使用） （2）保存checkpoint（检查点）通常在训练模型的过程中，可能会遭遇断电、断网的尴尬，一旦出现这种情况，先前训练的模型就白费了，又得重头开始训练。因此每隔一段时间就将训练模型信息保存一次很有必要。而这些信息不光包含模型的参数信息，还包含其他信息，如当前的迭代次数，优化器的
代码和数据介绍首先 对代码来说，借鉴的是这个仓库我直接把代码clone过来，放到了本仓库，重新命名为bert_read_step_to_step。我会使用这个代码，一步步运行bert关于文本分类的代码，然后同时记录下各种细节包括自己实现的情况。运行之前，需要做两个事情。准备预训练模型一个是预训练模型的准备，我使用的是谷歌的中文预训练模型：chinese_L-12_H-768_A-12.zip，模型
# PyTorch Checkpoint文件读取详解
在深度学习的训练过程中，保存和加载模型的状态是非常重要的一步。PyTorch提供了checkpoint文件的机制来实现这一点。checkpoint文件不仅可以存储模型的权重，还可以保存优化器的状态、训练过程中的超参数等信息，以便于后续的恢复和继续训练。
## 什么是Checkpoint？
Checkpoint在深度学习中是一个保存模型在特
网络训练高效内存管理——torch.utils.checkpoint的使用前言torch.utils.checkpoint1. PyTorch文档中的说明2. checkpoint函数的框架3. checkpoint函数解析4. 实例解读5. 总结6. 相关警告参考文献 前言今天这篇文章主要是想记录一下在复现DenseNet时，看到PyTorch源码中有个memory_efficient的参数及
当我们在谈论 Pytorch checkpoint 时，我们可能在说两件不同的事情。第一个是 General checkpoint，用它保存模型的参数、优化器的参数，以及 Epoch, loss 等任何你想要保存的东西。我们可以利用它进行断点续训，以及后续的模型推理。长时间训练大模型时，在代码中定期保存 checkpoint 也是一个好习惯。第二个是 Gradient checkpoint，这是一
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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摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（Unstructured Puning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、
之前文章介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。 目录1. 读写`Tensor`2. 读写模型2.1 `state_dict`2.2 保存和加载模型1. 保存和加载`state_dict`(推荐方式)2. 保存和加载整个模型总结 1. 读写Tens
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2023-09-01 12:59:32
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Pytorch的使用更新conda：conda update -n base -c defaults conda检查pytorch是否安装成功输入"python"，再输入"import torch"若没有报错，就说明pytorch安装成功了。查看pytorch是否可用显卡：torch.cuda.is_available()返回True，说明显卡可用。另一种方式是先去官网将包下载下来，再利用命令安装
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2023-07-14 17:51:32
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PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在机制。
原创
2022-12-14 12:36:46
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# 如何实现“pytorch 限制checkpoint保存数量”
## 1. 整体流程
首先我们需要明确整个流程，以便小白理解。下面是实现“pytorch 限制checkpoint保存数量”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义一个自定义的`ModelCheckpoint`类 |
| 2 | 在`ModelCheckpoint`类中实现控制ch
PyTorch 15.深度学习中常见的python操作Pickle模块Python调试器pdb单步执行模式单刀直入argparsetype可选参数参数简写混合定位参数和可选参数默认值default Pickle模块说明：Python中的pickle模块实现了基本的数据序列与反序列化，序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。任何对象都可以执行序列化操作。dump()方法pickle
模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval() 可以看到模型保存的是 model.state
本文目录1 保存模型torch.save()2 加载模型2.1 torch.load()2.2 torch.nn.Module.load_state_dict()参考文章 1 保存模型torch.save()torch.save()将序列化对象保存到磁盘。序列化就是把数据变成可存储或可传输的过程的，只有序列化后的数据才可以写入到磁盘或者通过网。此函数使用Python的 pickle进行序列化。使
训练过程中保存模型参数，就不怕断电了——沃资基·索德防止断电重跑，另一方面可以观察不同迭代次数模型的表现；在训练完成以后，我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程。所以，保存的对象包含网络参数值、优化器参数值、epoch值等等。一、定义一个容易识别的网络在正式介绍模型的保存和加载之前，我们首先定义一个基本的网络Net，它只包含一个全连接层： class 我将全连接的权重w和偏差b
作者丨Lart导读PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在的机制。Checkpoint 机制该技术的核心是一种使用时间换空间的策略。在现有的许多方法中被大量使用，例如 DenseNet、Swin Transformer 源码中都可以看到它的身影。为了了解它的工作原理，我们先得弄明白的一个问题是，PyTorch 模型在
摘抄1. ResNet2. nn.Module在PyTorch中nn.Module类是用于 定义网络中 前向结构 的父类当要定义自己的网络结构时就要继承这个类现有的那些类式接口（如nn.Linear、nn.BatchNorm2d、nn.Conv2d等）也是继承这个类的nn.Module类可以嵌套若干nn.Module的对象，来形成网络结构的嵌套组合下面记录nn.Module的功能3. 继承nn.M
