在PyTorch中，checkpoints 和狀態(tài)字典（state_dict）都是用于保存和加載模型參數(shù)的機(jī)制，但它們有略微不同的目的。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-822906.html
1. 狀態(tài)字典 (state_dict):
- 狀態(tài)字典是PyTorch提供的一個Python字典對象，將每個層的參數(shù)（權(quán)重和偏置）映射到其相應(yīng)的PyTorch張量。
- 它表示模型參數(shù)的當(dāng)前狀態(tài)。
- 通過使用
state_dict()方法，可以獲取PyTorch模型的狀態(tài)字典。通常用于在訓(xùn)練期間保存和加載模型參數(shù)，或者用于模型部署。 - 示例：
-
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')2. Checkpoints
- 檢查點(diǎn)是一個更全面的結(jié)構(gòu)，通常不僅包括模型的狀態(tài)字典，還包括其他信息，如優(yōu)化器的狀態(tài)、當(dāng)前的訓(xùn)練輪次等。
- 它通常用于從特定點(diǎn)繼續(xù)訓(xùn)練，允許您從模型上一次停止的地方繼續(xù)訓(xùn)練。
- 檢查點(diǎn)使用
torch.save函數(shù)創(chuàng)建，可以包含各種組件，包括模型的狀態(tài)字典。 - 示例：
-
checkpoint = { 'epoch': epoch, 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss, # ... 其他信息 ... } torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')3. 總結(jié)：
- 狀態(tài)字典主要關(guān)注存儲模型參數(shù)的當(dāng)前狀態(tài)。
- 檢查點(diǎn)是訓(xùn)練過程的更完整快照，包含除模型參數(shù)之外的其他信息。通常用于繼續(xù)訓(xùn)練或在不同程序?qū)嵗g傳輸模型。
4. Example?
import torch
from torchvision import models
# Load the pretrained model
model = models.resnet50(pretrained=True)
# Load the state dict from the .pth file
state_dict = torch.load('path_to_your_file.pth')
# Load the state dict into the model
model.load_state_dict(state_dict)
# If you want to train the model further, make sure to set it to training mode
model.train()
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-822906.html
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