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Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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保存模型

保存模型仅仅是为了测试的时候，只需要

torch.save(model.state_dict, path)

path 为保存的路径

但是有时候模型及数据太多,难以一次性训练完的时候,而且用的还是 Adam优化器的时候, 一定要保存好训练的优化器参数以及epoch

state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch }  
torch.save(state, path)

因为这里

def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
  lr_t = lr
  lr_t = lr_t * (0.3 ** (epoch // 2))
  for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group['lr'] = lr_t

学习率是根据epoch变化的, 如果不保存epoch的话,基本上每次都从epoch为0开始训练,这样学习率就相当于不变了!!

恢复模型

恢复模型只用于测试的时候,

model.load_state_dict(torch.load(path))

path为之前存储模型时的路径

但是如果是用于继续训练的话,

checkpoint = torch.load(path)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
start_epoch = checkpoint['epoch']+1

依次恢复出模型 优化器参数以及epoch

以上这篇Pytorch保存模型用于测试和用于继续训练的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Pytorch,保存,模型
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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