保存模型和加载模型并继续训练的最佳方式是使用PyTorch的torch.save()
和torch.load()
函数来保存和加载模型的状态字典。
以下是一个示例代码,展示了如何保存和加载模型,并在加载后继续训练:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 创建模型实例
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(10):
# 训练步骤...
pass
# 保存模型
torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
}, 'saved_model.pth')
# 加载模型并继续训练
checkpoint = torch.load('saved_model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
# 继续训练模型
for epoch in range(epoch, 20):
# 训练步骤...
pass
在上面的代码中,我们首先通过torch.save()
函数保存了模型的状态字典、优化器的状态字典和当前的训练轮数。然后,使用torch.load()
函数加载保存的模型状态字典、优化器状态字典和训练轮数,并将它们分别恢复到模型和优化器中。最后,我们继续训练模型,从之前保存的轮数开始训练。
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