pytorch模型保存到本地后,如何实现继续训练
更新时间：2024年09月09日 15:05:08 作者：hejp_123
在PyTorch中,保存和加载模型对于实现模型训练的中断和恢复非常有用,保存模型主要有两种方式：一是保存整个模型包括结构与参数；二是仅保存模型的state_dict,加载模型时,若保存了整个模型则直接加载,若仅保存了state_dict,则需先实例化模型结构后加载
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。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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