这一节的内容，将研究如何通过保存、加载和运行预测模型来保持模型状态。导入相应的包：import torch
import torchvision.models as models1、 保存和加载模型权重PyTorch 模型将学习到的参数存储在称为 state_dict 的内部状态字典中。 这些参数可以通过 torch.save 方法保存起来：model = models.vgg16(pretrai
1. 保存模型：torch.save(model.state_dict(), PATH)加载模型：model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval()2. 什么是状态字典：state_dict?在PyTorch中， torch.nn.Module 模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数中，（使用model.parameters() 可以进
东风的地方1. 直接加载预训练模型在训练的时候可能需要中断一下，然后继续训练，也就是简单的从保存的模型中加载参数权重：net = SNet()
net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl"))这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的：torch.save(net.state_dict(), "model/model_1599.pkl")
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2023-07-14 16:50:49
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介绍在本次将学习另一个有着优秀表现的预训练模型：GPT-2 模型，以及使用它进行文本生成任务实践。知识点GPT-2 的核心思想GPT-2 模型结构详解GPT-2 进行文本生成OpenAI 在论文 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 中提出了 GPT 模型。GPT 模型是由单向 Transform
1、 预训练模型网络结构 = 你要加载模型的网络结构 那么直接 套用path="你的 .pt文件路径"
model = "你的网络"
checkpoint = torch.load(path, map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint)2、 预训练模型网络结构 与你的网络结构不一致 当你直接套用上面公式，会出现类似unexpecte
本期目录加载预训练模型(有重大更新)1. 新老版本写法对比2. 新写法的好处 加载预训练模型(有重大更新)相信最近 (2022年7月) 安装或者更新了 PyTorch 和 torchvision 的同志们可能跑代码时遇到了下面的报错之一：UserWarning: The parameter ‘pretrained’ is deprecated since 0.13 and will be
文章目录一、绪论二、官方模型库三、修改特定层四、增删特定层 一、绪论在构建深度学习网络的过程中，经常会遇到需要对预训练模型进行修改和增删特定层的操作。torchvision.models提供了丰富的模型满足不同任务的选择，因此在构建网络结构时，无需从头开始复现某个网络结构，只需在官方库的基础上进行修改即可。二、官方模型库pytorch提供的模型可以通过以下链接查询：https://pytorch.
## PyTorch加载预训练模型的流程
### 1. 简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了许多强大的工具和功能，包括加载和使用预训练的神经网络模型。本文将介绍如何使用PyTorch加载预训练模型，并提供了详细的步骤和示例代码。
### 2. 加载预训练模型的步骤
下面的表格展示了加载预训练模型的步骤和相应的代码：
| 步骤 | 代码示例 | 说明 |
| ---- |
# 如何使用 PyTorch 加载 BERT 预训练模型
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常强大的模型。它能有效处理文本数据并在很多任务上取得了最先进的表现。今天，我们将通过 PyTorch 来加载一个预训练的 BERT 模型。以下是我们将要完成的步骤：
## 流程概
如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种:self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embeding_dim)
num_embe
守护进程模式 使用python开发后台服务程序的时候，每次修改代码之后都需要重启服务才能生效比较麻烦。看了一下Python开源的Web框架（Django、Flask等）都有自己的自动加载模块功能（autoreload.py），都是通过subprocess模式创建子进程，主进程作为守护进程，子进程中一个线程负责检测文件是否发生变化，如果发生变化则退出，主进程检查子进程的退出码（exist code
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2023-06-14 21:24:41
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1、加载预训练模型调用网上的预训练参数：如果在下载文件夹里没有相应的预训练模型参数文件(.pth)，则会直接从网上下载。import torchvision.models as models
#resnet
model = models.ResNet(pretrained=True)
model = models.resnet18(pretrained=True)
model = models
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2023-08-30 15:04:10
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为完成自己的科研任务，当前我需要基于VGG16做fine-tuning。于是写下这一节笔记。 我使用的是torch1.0，因此本博客主要基于这篇博客——pytorch finetuning 自己的图片进行行训练做调整 目录一、加载预训练模型二、设置网络参数三、固定权值参数四、训练模型1、加载图片2、训练五、测试 一、加载预训练模型import torch
import torchvision
#
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2023-07-25 22:10:00
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深度残差网络 ResNet (Deep residual network) 和 Alexnet 一样是深度学习的一个里程碑. TensorFlow 版 Restnet 实现:TensorFlow2 千层神经网络, 始步于此深度网络退化当网络深度从 0 增加到 20 的时候, 结果会随着网络的深度而变好. 但当网络超过 20 层的时候, 结果会随着网络深度的增加而下降. 网络的层数越深, 梯度之间的
目录直接加载预训练模型加载部分预训练模型冻结部分参数，训练另一部分参数微改基础模型预训练微改基础模型简单预训练直接加载预训练模型如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型：my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs)
my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))当然这样的加载
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2023-08-10 18:22:20
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模型加载首先需要了解模型保存的形式，包含了 checkpoint、data、meta 等文件；模型加载不仅可以从 data 加载训练好的权重，还可以从 meta 加载计算图，加载计算图我们可以理解为引入了 计算节点和变量，引入变量很重要，这样我们无需自己去创造变量，加载计算图返回的是个 Saver 对象，如果没有通过 加载图引入变量，也没有自己创造变量，是无法创建 Saver 对象的，
这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本。BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。为了帮助微调模型，这个repo还提供了3种可以在微调脚本中激活技术：梯度累积（gradient-accum
在pytorch微调mobilenetV3模型时遇到的问题 1.KeyError: ‘features.4.block.2.fc1.weight’ 这个是因为模型结构修改了，没有正确修改预训练权重，导致载入权重与模型不同，使用下面说的两种方法适当修改载入权重即可。 2.size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Siz
使用不同学习率的schedule；在DataLoader中：使用多个worker&使用pin memory；最大化batch size；使用自动混合精度（AMP）；使用不同的优化器optimizer；打开cudnn benchmark；避免CPU和GPU之间频繁传输数据；使用梯度/激活checkpointing；使用累计梯度；使用DistributedDataParallel进行多GPU训
1. PyTorch模型量化方法Pytorch模型量化方法介绍有很多可以参考的，这里推荐两篇文章写的很详细可以给大家一个大致的参考Pytorch的量化，官方量化文档Pytorch的量化大致分为三种：模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化，本文从一个工程项目（Pose Estimation）给大家介绍模型训练后静态量化的过程。具体量化知识可以从推荐的两篇文章中学习。2.
