模型加载的方式
state_dict = torch,load("../weight.pth")
这里返回的是一个{"keys":values}
net.load_state_dicts({"key":values})
Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict:
这里会报这样的错误，因为gpu会在网络参数前面加上一个modules.
这里因为state_dict 是一个字典
net.load_state_dict({k.replace("modules","."):v for k, v in state_dict.items()})
state_dict.items()返回字典的健值。
多GPU保存的模型会有前缀modules. 模型加载的方式
保存网络结构及参数 只加载模型参数，网络结构从代码中创建 pytorch加载官方提供预训练模型的方法请参考博客
Tensorflow加载预训练模型和保存模型
将训练好的模型保存下来，避免重复训练：以下使用pickle和joblib保存训练好的模型以及模型的加载 模型训练，...
8.3 模型保存与加载 在 Keras 中，有三种常用的模型保存与加载方法 8.3.1 张量方式 网络的状态主要体...
需要用到的import 加载cifar10数据集 模型 损失函数和优化器 训练方法 测试方法 开始训练 保存训练参...
在真实开发环境中我们需要将训练好的模型保存起来,下次直接加载保存好的模型进行使用,而不用重复的训练.
一般Pytorch会将训练好的模型保存至 xxx.pth 文件中常用命令：torch.load()torch.sa...
本文用于加载说明如何保存训练过程中的模型和参数，以及加载模型和参数 1 Tensorflow的模型文件 1.1 m...
1. 多卡训练模型 如果使用torch.nn.DataParallel(model)多卡并行训练模型的话需要注意：...
本文标题：torch 中多GPU训练保存的模型加载方法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yboniqtx.html
网友评论