PyTorch中保存和加载模型示例
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本示例介绍如何在PyTorch框架下有效保存与加载训练好的深度学习模型，涵盖基础API用法及其实践应用。
在PyTorch中保存数据的格式通常为.t7文件或.pth文件。.t7文件是沿用自torch7中的模型权重读取方式，而.pth则是Python环境中常用的存储格式。相比之下，在Keras中则使用.h5文件来保存模型。
以下是保存模型的一个示例代码：
```python
print(=> Saving models...)
state = {
state: model.state_dict(),
epoch: epoch # 将当前的训练轮次一同保存
}
if not os.path.isdir(checkpoint):
os.mkdir(checkpoint)
torch.save(state, checkpoint + /checkpoint.pth)
```
这段代码首先打印出一个提示信息，然后创建了一个包含模型状态字典和当前训练轮数的状态字典。如果指定的检查点文件夹不存在，则会通过os模块中的mkdir函数来创建它，并将保存好的状态对象存储到制定路径下的checkpoint.pth中。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
