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  • torch.save() torch.load()

    2020-11-06 09:57:17
    在使用pytorch进行深度学习训练的时候,经常会有些内容需要保存下来,保存到硬盘张,不管什么时候我们都可以读取到,那么这个时候,使用torch.save()就可以将内容存储器来,使用torch.load()就可以将存取的内容读取...

    在使用pytorch进行深度学习训练的时候,经常会有些内容需要保存下来,保存到硬盘张,不管什么时候我们都可以读取到,那么这个时候,使用torch.save()就可以将内容存储器来,使用torch.load()就可以将存取的内容读取出来。

    1.torch.save()使用方法

    torch.save()使用的时候需要往里面放进去两个参数,分别是要存储的内容和存储的地址。下面是个例子:

    import torch
    
    statemement = {'name':'dalishi','age':19}
    torch.save( statemement, 'save_try.pth.tar' )

    我要保存的内容是一个字典,那么这个字典就会原原本本的保存下来,这里不只是可以保存字典,其他的任何类型内容都可以保存下来,包括列表、单变量、张量什么的,都没有问题。

    2.torch.load()使用方法

    对于使用了torch.save()保存了的内容,如何读取出来呢?例子如下:

    import torch
    
    save_try = torch.load( 'save_try.pth.tar' )
    print(save_try)

    运行结果如下:

    {'name': 'dalishi', 'age': 19}

     

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  • 1. torch.load() 需要用到的一些概念的定义 torch: 是pytorch里的一个包,包括了张量(tensor) 的数据结构以及对其的操作 pickle 模块: 实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化(pickling)和反序列化...

    1. torch.load()

    • 需要用到的一些概念的定义
    1. torch: 是pytorch里的一个包,包括了张量(tensor) 的数据结构以及对其的操作

    2. pickle 模块: 实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化(pickling)和反序列化(unpickling)。

      pickling: 是一个把Python对象转化成一个字节流的过程。也可称为序列化(serialization)、编组(marshalling);而相对应反向操作unpickling是将一个字节流转化成一个python对象的过程,也可称为扁平化(flattening)

    • torch.load():
      pickle module读取一个torch.save() 保存的对象(object),是一个unpicklng的过程
    # 参数f: 理解为要加载的文件名; map_location: 可以是函数或者torch.device或者字典,规定存储位置的映射; pickle_module: 前面提到的用来做反序列化的module; **pickle_load_args: optional, 可传入参数到pickle_module.load()中
    torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args)
    
    # for example: 将所有张量加载到CPU设备
    torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cpu'))
    

    2. torch.save()

    将一个对象(oject)保存到磁盘文件中

    # 参数:obj:保存的对象;f: 理解为文件名(通常是pt文件);pickle_module: 前面提到的用来做序列化的module
    torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, pickle_protocol=2, _use_new_zipfile_serialization=True)
    

    举例

    # Save to file
    x = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4])
    torch.save(x, 'tensor.pt')
    
    # load file
    x = torch.load('tensor.pt')
    

    参考资料:
    https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.save.html
    https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html
    https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch/

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  • torch.save(net,PATH)#保存模型的整个网络,包括网络的整个结构和参数 torch.save(net.state_dict,PATH)#只保存网络中的参数 模型的加载 分别对应上边的加载方法。 model_dict=torch.load(PATH) model_dict=...

    pytorch保存模型与加载:

    模型的保存

    torch.save(net,PATH)#保存模型的整个网络,包括网络的整个结构和参数
    torch.save(net.state_dict,PATH)#只保存网络中的参数
    

    模型的加载

    分别对应上边的加载方法。

    model_dict=torch.load(PATH)
    model_dict=net.load_state_dict(torch.load(PATH))
    

    在自定义的网络中的使用:

    import torch
    import torch.nn as nn
    class neuralModel(nn.Module):
    	def __init__(self,device):super(neuralModel,self).__init__()
    		self.device=device#初始化函数
    	
    	def dump(self,filename):#保存模型参数
    		torch.save(self.state_dict(),filename)
    
    	def load(self,filename):
    		state_dict=torch.load(open(filename,"rb"),map_location=self.device)
    		self.load_state_dict(state_dict,strict=True)
    

    其中map_location为改变设备(gpu0,gpu1,cpu…)

    参考链接

    pytorch------cpu与gpu load时相互转化 torch.load(map_location=)
    [Pytorch]Pytorch 保存模型与加载模型(转)

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  •          对于pytorch保存网络参数,大家一般可以看到有 .pkl文件 以及 .pth文件,对于这两者有什么区别,...首先我们知道不论是保存模型还是参数都需要用到torch.save()。


     
           对于pytorch保存网络参数,大家一般可以看到有 .pkl文件 以及 .pth文件,对于这两者有什么区别,以及如何保存网络参数等,本文就好好讲述一下。


    一、保存方式

           
           首先我们知道不论是保存模型还是参数都需要用到torch.save()

    对于torch.save()有两种保存方式:

    • 只保存神经网络的训练模型的参数,save的对象是model.state_dict()
    • 既保存整个神经网络的的模型结构又保存模型参数,那么save的对象就是整个模型;

    Eg. 假设我有一个训练好的模型名叫model,如何来保存参数以及结构?

    import torch
    
    # 保存模型步骤
    torch.save(model, 'net.pth')  # 保存整个神经网络的模型结构以及参数
    torch.save(model, 'net.pkl')  # 同上
    torch.save(model.state_dict(), 'net_params.pth')  # 只保存模型参数
    torch.save(model.state_dict(), 'net_params.pkl')  # 同上
    
    # 加载模型步骤
    model = torch.load('net.pth')  # 加载整个神经网络的模型结构以及参数
    model = torch.load('net.pkl')  # 同上
    model.load_state_dict(torch.load('net_params.pth')) # 仅加载参数
    model.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl')) # 同上
    

           上面例子也可以看出若使用torch.save()来进行模型参数的保存,那保存文件的后缀其实没有任何影响,.pkl 文件和 .pth 文件一模一样。


    二、pkl、pth文件区别

    实际上,这两种格式的文件还是有区别的。

    2.1 .pkl文件

           首先介绍 .pkl 文件,它若直接打开会显示一堆序列化的东西,以二进制形式存储的。如果去 read 这些文件,需要用'rb'而不是'r'模式。

    import pickle as pkl
    
    file = os.path.join('annot',model.pkl) # 打开pkl文件
    with open(file, 'rb') as anno_file:
    	result = pkl.load(anno_file)
    

    或者:

    import pickle as pkl
    
    file = os.path.join('annot',model.pkl) # 打开pkl文件
    anno_file = open(file, 'rb')
    result = pkl.load(anno_file)
    

    2.2 .pth文件

    import torch
    
    filename = r'E:\anaconda\model.pth' # 字符串前面加r,表示的意思是禁止字符串转义
    model = torch.load(filename)
    print(model)
    

    但其实不管pkl文件还是pth文件,都是以二进制形式存储的,没有本质上的区别,你用pickle这个库去加载pkl文件或pth文件,效果都是一样的。

    展开全文
  • torch.save()

    千次阅读 2020-09-27 22:04:19
    pytorch保存模型等相关参数,利用torch.save(),以及读取保存之后的文件 本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取。 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam...
  • torchscript作为pytorch的模型保留方式 这里主要介绍3种类型: 1.单变量输入 x = torch.randn(1, 3, 256...torch.jit.save(script_module, "model.pt") 2.多个变量作为输入 x1 = torch.randn(1, 3, 256, 256, re
  • torch.save

    千次阅读 2019-09-30 15:38:27
    torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, pickle_protocol=2)[source] Saves an object to a disk file. See also: Recommended approach for savi...
  •  pytorch中torch.save()和torch.load()分别表示模型的存储和加载,具体相关的用法如下所示: torch.save(obj,f,pickle_module=pickle,pickle_protocol=DEFAULT_PROTOCOL,_use_new_zipfile_serialization=True) ...
  • torch.save(model, path) # 直接保存整个模型方法改为torch.save(model.state_dict(), path) # 保存模型的参数 载入模型 相应的,载入模型时将model = torch.load(path) # 直接加载模型方法改为 model = Model() #...
  • torch.save()用法

    万次阅读 2019-09-27 14:55:54
    torch.save()用法:保存模型参数 参考链接: https://www.cnblogs.com/qinduanyinghua/p/9311410.html
  • torch.jit保存,加载模型

    千次阅读 2021-04-09 10:09:36
    ori_backbone.eval() x = torch.randn(1,3,112,112)....torch.jit.save(traced_cell, os.path.join(MODEL_ROOT, "Epoch_{}_Time_{}_checkpoint.pth".format(epoch + 1, get_time()))) model=torch.jit.load(spath..
  • 1.保存模型 注意:torch.jit 保存模型,需要注意的是模型的forward方法不应该有判断语句,因为torch.jit不能识别判断语句,如果有请将其以其他形式进行替换
  • torch模型保存和加载中的一些问题记录 注意模型打开的问题————一个torch.load()参数问题 单卡训练和保存 多卡训练和保存————保存模型所有,保存模型参数
  • torch.save()模型的保存于加载

    千次阅读 2020-12-14 11:54:31
    torch.save(model,'net.pth') 加载整个网络模型(可能比较耗时) model=torch.load('net.pth') 2.只保存加载模型参数(推荐) 保存模型的权重参数(速度快,占内存少) torch.save(model.state_dict(),'...
  • state_dict以及torch.save

    2021-02-02 09:54:46
    Docs » PyTorch之入门强化教程 » 保存和加载模型
  • pytorch torch.save

    2020-09-04 20:28:48
    应用 >>> # Save to file >>> x = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4]) >... torch.save(x, 'tensor.pt') ... # Save to io.BytesIO buffer ... torch.save(x, buffer) ...torch.save(obj, f, pic
  • 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一、 先建立一个字典,保存三个参数: ...torch.save(state, d
  • torch.save(the_model.state_dict(), PATH) the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(PATH)) (2)保存和加载整个模型,保存整个模型。 torch.save(the_model, PATH) ...
  • Python torch.save() Examples

    千次阅读 2019-09-02 10:08:54
    torch.save(model.state_dict(), os.path.join('saved_model', 'cnnT1_epoch_{}_iter_{}_loss_{}_acc_{}_{}.t7'.format(epoch + 1, i, last_loss, acc, datetime.datetime.now().strftime("%b_%d_%H:%M:%S")))) ...
  • 转载 pytorch保存模型等相关参数,利用torch.save(),以及读取保存之后的文件
  • Pytorch保存模型

    千次阅读 2021-01-23 15:27:31
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    2021-07-21 17:09:27
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    Torch torch包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学运算。此外,它也提供了多种实用工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化的工具。 它具有CUDA的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量...
  • pytorch在torch.save时报PermissionError: [Errno 13] Permission denied 解决方法: (1)经过查询资料,怀疑是保存的位置不够准确,将path改为绝对路径,依然不行。 (2)怀疑是txt文件读取会有问题,改为.pth和....
  • 一、torch.save() 1.只保存model的权重 2.保存多项内容 二、torch.load() 三、torch.optim.Adam 1.optim.Adam()参数说明 optim.Adam()(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0) ...

空空如也

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