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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            # 使用PyTorch加载现有的pkl模型
在深度学习的实践中,模型的训练通常需要耗费大量的时间和计算资源。为了利用已训练好的模型,通常会将其保存为.pth或.pkl格式的文件。在本文中,我们将探讨如何使用PyTorch加载已有的.pkl模型,并运行一些简单的推断任务。
## PyTorch模型保存与加载
PyTorch提供了非常方便的接口用于保存和加载模型。普遍的做法是将模型的状态字典(s            
                
         
            
            
            
            # PyTorch模型的保存与加载:使用PKL文件
在机器学习和深度学习领域,PyTorch是一个流行的框架。其灵活性使得研究人员和开发者可以轻松构建和训练复杂的模型。在训练模型的过程中,我们通常需要保存模型的状态,以便后续使用或部署。本文将介绍如何使用PKL文件格式来保存和加载PyTorch模型,并提供相应的代码示例。
## 1. PyTorch模型概述
PyTorch是一个深度学习框架,            
                
         
            
            
            
            本文是PyTorch使用过程中的的一些总结,有以下内容:构建网络模型的方法网络层的遍历各层参数的遍历模型的保存与加载从预训练模型为网络参数赋值主要涉及到以下函数的使用
add_module,ModulesList,Sequential 模型创建
modules(),named_modules(),children(),named_children() 访问模型的各个子模块
parameters()            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录机器学习与深度学习基本步骤pytorch模型训练基本流程基本参数设置数据读入自定义数据类从本地读入数据数据分批加载图片数据查看模型构建Module构造神经网络自己构造Layer构造模型模型初始化常用损失函数模型训练、验证与测试训练过程验证/测试过程优化器实例:FashionMNIST时装分类基本库准备数据加载定义数据格式转化数据读入数据加载数据验证CNN模型构建模型训练定义损失函数定义优化器            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用PyTorch训练模型并保存为pkl格式
## 引言
在机器学习和深度学习的领域,模型的训练和保存是至关重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了强大的灵活性和易用性。本文将介绍如何使用PyTorch训练模型,并将训练好的模型保存为pkl格式。
## 相关概念
- **PyTorch**:一个流行的开源深度学习框架,由Facebook AI Research开发,支            
                
         
            
            
            
            # PyTorch 中查看和加载模型 pkl 文件
在深度学习的应用中,模型训练往往需要消耗大量的资源和时间。为了避免每次都重复训练,常常将训练好的模型保存为文件,PyTorch 支持将模型保存为 `.pkl` 格式。本文将介绍如何查看和加载这些 `.pkl` 文件,并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是 pkl 文件?
`.pkl` 文件是通过 Python 的 `pickle` 模块            
                
         
            
            
            
            删除文件夹 rm -rf /root/logs/game 以上命令将会删除/root/logs/game目录并且向下穿透,其下所有文件、文件夹都会被删除 要查看具体某个文件或者文件夹的大小的话,可以使用下面的命令: df-lh 查看大小 du -h --max-depth=1 filedir/ 20G filedir 生成requirements.txt cmd切换至项目根目录(这个文件通常在最外            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 笔者的一些经验笔者血泪史中最重要的一点:网络输出到求loss之间的操作,尽可能简洁如果NN的输出直接和label可以进行对比,那是最好的情况,比如输出是猫还是狗这种tag如果不能直接进行对比,则应该尽可能简洁,同时注意以下问题:1. 1 尽可能注意避免原地操作:原地操作无法溯源,backward的时候找不到之前的值了 
  能用torch.squeeze(x),不用x.squeeze_()
            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            221011 Python学习:模块、导入模块的原理、包、异常捕获、抛出异常一、模块1)什么是模块python中的一个py文件就是一个模块。2)如何在一个模块中去使用另一个模块中的内容使用前提:需要被别的模块使用的模块的模块名必须符合变量名的要求导入模块:模块里面的内容必须要先导入再使用3)怎么导入模块(共5种)import 模块名 — 导入指定模块,导入后可以通过’模块名.xxx’的方式使用这个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # PyTorch中的.pkl文件是什么?如何使用它?

## 引言
在深度学习中,模型的保存和加载是一个非常重要的环节。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,提供了一种方便的方式来保存和加载训练好的模型。其中,.pkl文件是PyTorch中常用的保存模型的文件格式之一。本文将介绍.pkl文件的具体含义以及如何使用它。
## .pkl文件的含义            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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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            java类加载过程?Java类加载需要经历一下几个过程:加载 加载时类加载的第一个过程,在这个阶段,将完成一下三件事情: a. 通过一个类的全限定名获取该类的二进制流。 b. 将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构。 c. 在内存中生成该类的Class对象,作为该类的数据访问入口。验证 验证的目的是为了确保Class文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证            
                
         
            
            
            
            # PyTorch中的`.pkl`文件操作
在深度学习和机器学习的工作流中,模型的保存与加载是至关重要的。PyTorch,作为一个流行的深度学习框架,提供了简便的方法来处理这些任务。`.pkl`(即Python Pickle文件)常用于保存Python对象,包括PyTorch模型。本文将详细介绍如何在PyTorch中打开和使用`.pkl`文件,并附带代码示例以便更好地理解。
## 1. 什么是            
                
         
            
            
            
            前言关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法:供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方            
                
         
            
            
            
            # PyTorch 读取 PKL 文件的流程
在深度学习开发中,数据的存储和读取是重要的一环。PKL(Python的Pickle格式)是一种常用的数据序列化方式,PyTorch与其兼容性很好,下面我将带你一步一步实现用PyTorch读取PKL文件的过程。
## 1. 流程概述
以下是读取PKL文件的基本步骤:
| 步骤   | 描述            
                
         
            
            
            
            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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                            2024-04-14 10:03:40
                            
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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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            # 如何在Python中加载PKL文件
作为一名刚入行的小白,学习如何在Python中加载PKL(Python Pickle)文件是很重要的一步。PKL文件通常用于存储Python对象和数据,因此能够正确加载这些文件对你的数据处理和分析工作至关重要。本篇文章将介绍如何加载PKL文件的流程,并提供详细的代码示例和注释。
## 加载PKL文件的步骤
下面是加载PKL文件的主要步骤:
| 步骤