pytorch 模型保存到本地之后,如何继续训练

在 PyTorch 中,你可以通过以下步骤保存和加载模型,然后继续训练:

  1. 保存模型

    通常有两种方式来保存模型:

    • 保存整个模型(包括网络结构、权重等):

      torch.save(model, 'model.pth')
    • 只保存模型的state_dict(只包含权重参数),推荐使用这种方式,因为这样可以节省存储空间,并且在加载时更灵活:

      torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')
  2. 加载模型

    对应地,也有两种方式来加载模型:

    • 如果你之前保存了整个模型,可以直接通过下面的方式加载:

      model = torch.load('model.pth')
    • 如果你之前只保存了state_dict,需要先实例化一个与原模型结构相同的模型,然后通过load_state_dict()方法加载权重:

      # 实例化一个与原模型结构相同的模型
      model = YourModelClass()# 加载保存的state_dict
      model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))# 确保将模型转移到正确的设备上(例如GPU或CPU)
      device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
      model.to(device)
  3. 继续训练

    加载完模型后,就可以继续训练了。确保你已经定义了损失函数和优化器,并且它们的状态也要正确加载(如果你之前保存了它们的话)。然后,按照正常的训练流程进行即可

    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)# 如果之前保存了优化器状态,也可以加载
    optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))# 开始训练
    for epoch in range(num_epochs):for inputs, labels in dataloader:inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()

这样,你就可以从上次保存的地方继续训练模型了。

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