# PyTorch 存储模型指南
在机器学习的开发过程中，模型的存储与加载是相当重要的一环，这样既能确保算法的效率，也能保护模型研究的成果。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了简单易用的方法来保存和加载模型。本篇文章将深入探讨如何在 PyTorch 中存储和加载模型，包括代码示例及其背后的原理。
## 为什么要存储模型？
1. **避免重复训练**：在训练模型的过程中，可能需要大
目录一、前言二、参数保存三、参数的加载四、保存和加载整个模型五、总结一、前言在模型训练完成后，我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程。由于保存整个模型将耗费大量的存储，故推荐的做法是只保存参数，使用时只需在建好模型的基础上加载。通常来说，保存的对象包括网络参数值、优化器参数值、epoch值等。本文将简单介绍保存和加载模型参数的方法，同时也给出保存整个模型的方法供大家参考。二、参数保存在这里我们使
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2023-08-08 07:25:26
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# PyTorch模型存储与加载方案
在深度学习的研究和实际应用中，模型的存储与加载是一个至关重要的环节。有效的模型存储能够保证我们在训练完成后，可以方便地保存和复用模型，节省时间和资源。本文将详细讲解如何在PyTorch中存储和加载模型，并提供相应的代码示例。
## 1. 模型存储的必要性
在模型训练过程中，我们通常需要进行多次迭代与调试，最终选择一个最优模型用于推理或部署。若不将这些模型
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
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2024-07-06 05:44:26
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Tutorials首先我们要了解pytorch有关保存和加载模型的三个核心函数torch.save: 该函数用python的pickle实现序列化，并将序列化后的object放到硬盘。torch.load: 用pickle将object从硬盘中反序列化到内存中。torch.nn.Module.load_state_dict: 通过反序列化后的state_dict 来读取模型的训练参数。state_
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2024-07-29 15:14:31
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# 如何将PyTorch模型存储到GPU？
## 背景
当我们使用PyTorch训练一个深度学习模型时，我们通常会将模型加载到GPU上以加速训练过程。然而，有时我们需要将训练好的模型保存到硬盘上，以便在未来使用或共享模型。在这种情况下，我们需要了解如何将模型从GPU中保存到硬盘上，并在需要时重新加载到GPU中。
## 方案
下面是一种将PyTorch模型存储到GPU并从GPU重新加载的方案：
原创
2023-08-27 07:41:21
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序列化与反序列化模型训练时，模型是在内存中的，而内存中的数据不具备长久性的存储功能，因此需要把模型从内存中搬到硬盘中进行长久的存储。 序列化与反序列化主要指内存与硬盘之间的数据转换关系，模型在内存中是以一个对象形式存储的，但是在内存当中对象不能长久的保存，因此需要保存到硬盘中。而在硬盘中，是以二进制的形式进行保存的，即二进制序列。 因此序列化是指将内存中的某一个对象保存到硬盘中，以二进制序列的形式
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2023-10-16 20:40:48
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背景：我们需要把模型上传集群运行，所以预训练的模型需要放在文件夹之内进行加载，把环境及配置拷入env之后，不能用文件夹之外的库。预训练的resnet101需要直接放入目录下加载。目录一、预训练模型的加载1.1 模型加载1.2 加载流程1.3 模型位置1.4 缺点1.5 找到预训练模型位置二、加载指定位置模型2.1 例子程序2.2 把网络模型放入目录下2.3 我们的程序三、验证（可不看）四、集群预训
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2023-09-04 20:47:43
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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列表（list）- 列表是Python中的一个对象
- 对象（object）就是内存中专门用来存储数据的一块区域
- 之前我们学习的对象，像数值，它只能保存一个单一的数据
- 列表中可以保存多个有序的数据
- 列表是用来存储对象的对象
- 列表的使用：1.列表的创建创建列表，通过[ ]来创建列表my_list = [] # 创建了一个空列表
print(my_list , type(my_list
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2023-08-06 08:57:27
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
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2023-08-08 14:53:00
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此处以给定完整数据为例，在程序中对数据划分为训练集、验证集和测试集。 首先准备数据，下载解压记得文件路径就可以。下面开始代码过程： 总流程为数据准备》》数据读取》》数据载入》》数据预览》》搭建模型》》查看模型》》设置优化算法和损失函数》》模型训练》》模型评估》》读取图片预测输出》》保存模型链接：https://pan.baidu.com/s/1YXX4v-PavtA6Nu-ALw2Onw 提取码：
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2024-04-30 20:07:15
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Kaggle猫狗大战——基于Pytorch的CNN网络分类：预测模型结果（4）本文是Kaggle猫狗大战项目的最后一步了，写一个predict.py，在命令行输入随便找的猫狗图片，使用训练好的模型进行预测。这块比较简单，就话不多说，直接上代码。predict.pyimport sys
import torch
import os
from torchvision import datasets,
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2024-06-02 08:17:19
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模型训练的开发过程可以看作是一套完整的生产流程，这些环节包括: 数据读取、网络设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等，TorchVision是一个和PyTorch配合使用的Python包，包含很多图像处理工具PyTorch中的数据读取模型训练开始的第一步就是数据读取，PyTorch提供了十分方便的数据读取机制，使用Dataset类与DataLoader的组合来得到数据迭代器。在训练或预
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2024-05-08 10:07:12
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一 神经网络的典型处理流程1. 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；继承 nn.Module 模块，改写 forward 方法。 2. 数据集输入； 3. 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 4. 计算loss ，由Loss层计算； 5. 反向传播求梯度； 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（
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2023-11-19 07:57:48
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本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：目录一、项目介绍二、准备工作三、实验过程3.1数据预处理3.2拆分数据集3.3构建PyTorch模型3.3.1.数据转换3.3.2定义模型架构3.3.3定义损失准则和优化器3.3.4创建数据加载器3.3.5训练模型四、原理讲解五、补充一、项目介绍 在此项目中
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2023-09-20 06:59:28
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目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
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2023-08-11 21:09:51
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