1:保存模型
保存整个模型 torch.save(model,'net.pth')
保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'net_params.pth')
import torch
# 保存模型步骤
torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数
torch.save(model, 'net.pkl') # 同上
torch.save(model.state_dict(), 'net_params.pth') # 只保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), 'net_params.pkl') # 同上
# 加载模型步骤
model = torch.load('net.pth') # 加载整个神经网络的模型结构以及参数
model = torch.load('net.pkl') # 同上
model.load_state_dict(torch.load('net_params.pth')) # 仅加载参数
model.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl')) # 同上
2:参数查看
有网络框架后加载的参数查看
model.parameters(), model.named_parameters()
for parameters in net.parameters():
print(parameters)
for name,parameters in net.named_parameters():
print(name,':',parameters)
print(name, ':', parameters.size())
仅仅加载的参数查看,无需建立网络框架
model_dict.items()
import torch
model_dict = torch.load('Final_LPRNet_model.pth',map_location = 'cpu')
for name, para in model_dict.items():
print(name,':',para.size())