微信公众号的跳转网站怎么做,酒店网站建设方案策划,濮阳建站建设,兰州新增94个高风险区深度学习-Pytorch如何保存和加载模型
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pytorch 目前在深度学习具有重要的地位#xff0c;比起早先的caffe#xff0c;te…深度学习-Pytorch如何保存和加载模型
用pytorch构建模型并训练模型得到一个优化的模型那么如何保存模型然后如何又加载模型呢
pytorch 目前在深度学习具有重要的地位比起早先的caffetensorflowkeras越来越受到欢迎其他的深度学习框架越来越显得小众。
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如何保存模型
用pytorch构建模型并训练模型得到一个优化的模型那么如何保存模型
通常模型的信息很多有些对使用没有用处只需要保存感兴趣的参数部分状态就行第二个参数就是模型路径和名称。
torch.save(model.state_dict(), model.pth)
print(Saved PyTorch Model State to model.pth)如何加载模型
保存好模型后如何加载模型进行使用呢
这里需要加载模型的网络结构当然也需要加载参数部分状态。
model NeuralNetwork().to(device)
model.load_state_dict(torch.load(model.pth))加载模型后如何使用呢
这个模型是分类模型把衣服分为10类预测也是10类如下类似与前文的模型测试部分。
读者可以自行比较下
[深度学习-Pytorch如何构建和训练模型-CSDN博客]
classes [T-shirt/top,Trouser,Pullover,Dress,Coat,Sandal,Shirt,Sneaker,Bag,Ankle boot,
]model.eval()
x, y test_data[0][0], test_data[0][1]
with torch.no_grad():x x.to(device)pred model(x)predicted, actual classes[pred[0].argmax(0)], classes[y]print(fPredicted: {predicted}, Actual: {actual}) Predicted: “Ankle boot”, Actual: “Ankle boot” 以上代码只是一个简单示例示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
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