pytorch模型保存到本地后,如何實現(xiàn)繼續(xù)訓練
更新時間：2024年09月09日 15:05:08 作者：hejp_123
在PyTorch中,保存和加載模型對于實現(xiàn)模型訓練的中斷和恢復非常有用,保存模型主要有兩種方式：一是保存整個模型包括結構與參數(shù)；二是僅保存模型的state_dict,加載模型時,若保存了整個模型則直接加載,若僅保存了state_dict,則需先實例化模型結構后加載
在 PyTorch 中，你可以通過以下步驟保存和加載模型，然后繼續(xù)訓練：
1.保存模型
通常有兩種方式來保存模型：
保存整個模型（包括網(wǎng)絡結構、權重等）：
torch.save(model, 'model.pth')
只保存模型的state_dict（只包含權重參數(shù)），推薦使用這種方式，因為這樣可以節(jié)省存儲空間，并且在加載時更靈活：
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')
2.加載模型
對應地，也有兩種方式來加載模型：
如果你之前保存了整個模型，可以直接通過下面的方式加載：
model = torch.load('model.pth')如果你之前只保存了state_dict，需要先實例化一個與原模型結構相同的模型，然后通過load_state_dict()方法加載權重：
# 實例化一個與原模型結構相同的模型
model = YourModelClass()
# 加載保存的state_dict
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
# 確保將模型轉移到正確的設備上（例如GPU或CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)3.繼續(xù)訓練
加載完模型后，就可以繼續(xù)訓練了。
確保你已經(jīng)定義了損失函數(shù)和優(yōu)化器，并且它們的狀態(tài)也要正確加載（如果你之前保存了它們的話）。然后，按照正常的訓練流程進行即可
# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 如果之前保存了優(yōu)化器狀態(tài)，也可以加載
optimizer.load_state_dict(torch.load('optimizer.pth'))
# 開始訓練
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()這樣，你就可以從上次保存的地方繼續(xù)訓練模型了。
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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