pytorch 模型保存与加载
一、模型保存有两种形式：保存整体模型（包括模型结构和参数）、只保存模型参数 import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 保存整体模型 out...
PyTorch进阶：模型保存与加载，以及断点续训技巧
在深度学习项目中，模型的保存与加载是一个不可忽视的环节。它不仅涉及到模型权重的持久化，还包括了训练状态的保存和恢复。此外，在训练大型模型或者进行长时间训练时，我们经常需要使用到断点续训的技巧，以应对计算资源的限制和不可预见的中断。本文将深入探讨PyTorch中模型保存与加载的方法，并分享一些实用的断...
通过实例学习Pytorch加载权重.load_state_dict()与保存权重.save()
0. 前言 在深度学习实际应用中，往往涉及到的神经元网络模型都很大，权重参数众多，因此会导致训练epoch次数很多，训练时间长。 如果每次调整非模型相关的参数（训练数据集、优化函数类型、学习率、迭代次数）都要重新训练一次模型，这显然会浪费大量的训练时间。 而且，对于一些成熟的网络模型，已经有前人做过...
使用PyTorch加载数据集：简单指南
引言 在机器学习和深度学习中，数据集的加载和处理是一个至关重要的步骤。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来加载、转换和管理数据集。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch加载数据集，以便于后续的模型训练和评估。 前期的准备 在实战前，我们需要了解三个名词，Epoch、B...
Pytorch:模型的保存/加载、并行化、分布式
模型的保存/加载torch.saves(state,dir) 保存/序列化torch.load(dir) 加载模型并行化torch.get_num_threads():获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数torch.set_num_threads(int):设定用于并行化CPU操作的Open...
ModelScope我可以用pytorch去加载模型推理吗？
ModelScope中我看模型merge后的模型都是pytorch的结果，我可以用pytorch去加载模型推理吗？
Pytorch学习笔记（9）模型的保存与加载、模型微调、GPU使用
前期回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transfo...
【Pytorch神经网络实战案例】34 使用GPT-2模型实现句子补全功能（手动加载）
1 GPT-2 模型结构GPT-2的整体结构如下图，GPT-2是以Transformer为基础构建的，使用字节对编码的方法进行数据预处理，通过预测下一个词任务进行预训练的语言模型。1.1 GPT-2 功能简介GPT-2 就是一个语言模型，能够根据上文预测下一个单词，所以它就可以利用预训练已经学到的知...
【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现：加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务，只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单，核心步骤只有两步：（1）直接根...
pytorch-TensorFlow-加载直接的数据集
在我刚刚学习深度学习的时候，就只会用现有的数据集。当我想训练直接的模型的时候，却不知道该怎样弄，但时是花了两天在网上寻找教程，可是都不太适合新手学习，所以今天我就来总结一下pytorch里面加载自己的数据集的方法。方法一：利用torch.utils.data.TensorDataset，也是我认为最...
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