pytorch保存与加载模型
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链接中内容包括:
- 保存模型与加载模型
- 冻结一部分参数,训练另一部分参数
- 采用不同的学习率进行训练
1.保存与加载模型
//保存整个网络 torch.save(net, PATH) net=torch.load(PATH) //保存网络参数,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) model_dict=model.load_state_dict(torch.load(PATH))
另外还可以保存优化器的信息:
torch.save({'epoch': epochID + 1,'optimizer': optimizer.state_dict()});
以字典格式保存。