python – 在PyTorch中保存训练模型的最佳方法？

内容导读

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内容图文

我正在寻找在PyTorch中保存训练模型的替代方法.到目前为止,我找到了两种选择.

> torch.save()保存模型,torch.load()保存模型.
> model.state_dict()保存训练模型,model.load_state_dict()加载保存的模型.

我已经看到了discussion,其中方法2被推荐为方法1.

我的问题是,为什么第二种方法更受欢迎？是不是因为torch.nn模块具有这两个功能而且我们被鼓励使用它们？

解决方法:

我在他们的github repo上找到了this page,我只是在这里粘贴内容.

保存模型的推荐方法

序列化和恢复模型有两种主要方法.

第一个(推荐)保存并仅加载模型参数：

torch.save(the_model.state_dict(), PATH)

然后呢：

the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))

第二个保存并加载整个模型：

torch.save(the_model, PATH)

然后呢：

the_model = torch.load(PATH)

但是在这种情况下,序列化数据绑定到特定类
以及使用的确切目录结构,因此它可以以各种方式中断
用于其他项目,或经过一些严重的重构.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在PyTorch中保存训练模型的最佳方法？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在PyTorch中保存训练模型的最佳方法？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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