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香港云服务器pytorch怎么保存最佳模型

2024/6/11 24次

香港云服务器PyTorch中保存最佳模型通常是通过保存模型的参数和优化器状态来实现的。以下是一个示例代码,演示了如何保存最佳模型:

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

# 定义模型

class MyModel(nn.Module):

def __init__(self):

super(MyModel, self).__init__()

self.fc = nn.Linear(10, 1)

def forward(self, x):

return self.fc(x)

model = MyModel()

# 定义损失函数和优化器

criterion = nn.MSELoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型

best_loss = float('inf')

for epoch in range(num_epochs):

# 训练过程

train_loss = 0.0

for inputs, labels in train_loader:

optimizer.zero_grad()

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, labels)

loss.backward()

optimizer.step()

train_loss += loss.item()

train_loss /= len(train_loader)

# 保存最佳模型

if train_loss < best_loss:

best_loss = train_loss

torch.save({

'model_state_dict': model.state_dict(),

'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),

'best_loss': best_loss

}, 'best_model.pth')

复制代码

在上面的示例中,我们首先定义了一个模型、损失函数和优化器。然后在训练过程中,我们通过比较当前训练损失和最佳损失来保存最佳模型。当训练损失小于最佳损失时,我们保存模型的状态字典和优化器的状态字典,并将最佳损失更新为当前训练损失。

最后,我们可以通过加载best_model.pth文件来恢复最佳模型的状态,并继续使用该模型进行推理或进一步的训练。

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