贵阳网站改版,php软件网站建设,seo网站查询,公关公司主要做什么pytorch 实战【以图像处理为例】 训练过程中保存模型具体在训练中断如何继续 训练过程中保存模型
在PyTorch中#xff0c;模型训练过程中保存模型通常涉及以下几个步骤#xff1a; 保存整个模型: 使用 torch.save 函数#xff0c;你可以保存整个模型#xff0c;包括模型的… pytorch 实战【以图像处理为例】 训练过程中保存模型具体在训练中断如何继续 训练过程中保存模型
在PyTorch中模型训练过程中保存模型通常涉及以下几个步骤 保存整个模型: 使用 torch.save 函数你可以保存整个模型包括模型的结构和参数。 torch.save(model, model.pth)加载模型时使用 torch.load 函数。 model torch.load(model.pth)保存模型的参数: 这种方法通常更受欢迎因为它只保存模型的参数不保存模型的结构。这样模型文件会比较小并且在加载模型时可以更加灵活。 torch.save(model.state_dict(), model_params.pth)加载模型时首先创建模型的实例然后加载参数。 model ModelClass() # replace ModelClass with your models class name
model.load_state_dict(torch.load(model_params.pth))保存训练的检查点: 在训练过程中除了保存模型或模型的参数通常还会保存其他关键信息例如优化器的状态、当前的epoch、最佳准确率等。这样如果训练被中断可以从检查点继续训练而不是从头开始。 checkpoint {epoch: epoch,model_state_dict: model.state_dict(),optimizer_state_dict: optimizer.state_dict(),loss: loss,# ... any other relevant information
}
torch.save(checkpoint, checkpoint.pth)加载检查点时 checkpoint torch.load(checkpoint.pth)
model.load_state_dict(checkpoint[model_state_dict])
optimizer.load_state_dict(checkpoint[optimizer_state_dict])
epoch checkpoint[epoch]
loss checkpoint[loss]在训练时定期保存模型: 通常我们会在每个epoch结束时或在验证准确率提高时保存模型。这样如果训练过程中出现任何问题我们可以从最近的检查点恢复。
保存检查点
在训练循环中你可能会在每个 epoch 结束时或在模型在验证集上达到新的最佳性能时保存检查点
# 假设以下变量已经定义
# model: 你的模型
# optimizer: 你使用的优化器
# epoch: 当前的epoch
# loss: 最近的loss值
# best_accuracy: 迄今为止在验证集上的最佳准确率# 在每个 epoch 结束时或在验证准确率提高时
if current_accuracy best_accuracy: # current_accuracy是这个epoch在验证集上的准确率best_accuracy current_accuracycheckpoint {epoch: epoch,model_state_dict: model.state_dict(),optimizer_state_dict: optimizer.state_dict(),loss: loss,best_accuracy: best_accuracy}torch.save(checkpoint, best_checkpoint.pth)加载检查点
当你希望从检查点继续训练或评估模型时可以使用以下代码来加载检查点
# 假设以下变量已经定义
# model: 你的模型 (需要先实例化)
# optimizer: 你使用的优化器 (需要先实例化)checkpoint torch.load(best_checkpoint.pth)
model.load_state_dict(checkpoint[model_state_dict])
optimizer.load_state_dict(checkpoint[optimizer_state_dict])
epoch checkpoint[epoch]
loss checkpoint[loss]
best_accuracy checkpoint[best_accuracy]# 如果继续训练可以从上一个 epoch 开始
model.train()这样即使训练过程中断你也可以从上次停止的地方继续而不是重新开始。
保存在不同设备上的模型: 如果你在GPU上训练模型但希望在CPU上加载模型可以使用以下方式torch.save(model.state_dict(), model_params.pth)
# Loading on CPU
model.load_state_dict(torch.load(model_params.pth, map_locationtorch.device(cpu)))总之保存模型是训练深度学习模型的关键部分它允许我们在训练中断时恢复或在训练完成后部署模型。
具体在训练中断如何继续
如果训练过程中断并且你已经定期保存了检查点那么你可以从最近的检查点恢复。以下是一个基本流程描述如何在训练中断后从上次停止的地方继续 加载检查点: 在开始训练之前首先加载保存的检查点。 checkpoint torch.load(best_checkpoint.pth)
model.load_state_dict(checkpoint[model_state_dict])
optimizer.load_state_dict(checkpoint[optimizer_state_dict])
start_epoch checkpoint[epoch] 1
best_accuracy checkpoint.get(best_accuracy, -1) # 默认为-1假设你保存了这个值恢复训练: 使用从检查点中加载的 start_epoch 作为起始点并从那里开始你的训练循环。 for epoch in range(start_epoch, total_epochs):# 训练代码...train_one_epoch()# 验证代码...current_accuracy validate()# 保存新的检查点如果模型在验证集上有更好的性能if current_accuracy best_accuracy:best_accuracy current_accuracycheckpoint {epoch: epoch,model_state_dict: model.state_dict(),optimizer_state_dict: optimizer.state_dict(),best_accuracy: best_accuracy# ... 你可以添加其他信息如loss等}torch.save(checkpoint, best_checkpoint.pth)注意点: 学习率调整如果你使用了学习率调度器例如 ReduceLROnPlateau 或 StepLR那么你也应该保存和加载它的状态。这样可以确保学习率调整策略在中断后正确地继续。随机种子为了确保训练的可复现性如果你设置了随机种子那么在恢复训练之前你可能需要重新设置相同的随机种子。
通过这种方式你可以在训练中断后恢复并从上次停止的地方继续而不会丢失任何进度。
