时间:2021-05-22
pytorch最后的权重文件是.pth格式的。
经常遇到的问题:
进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率。
原因:
首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件
其中保存了optimizer和scheduler,所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。
我们只需要权重,也就是model部分,将其导出就可以了
import torch original = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth') new = {"model": original["model"]}torch.save(new, 'path/to/new/checkpoint.pth')以上这篇Pytorch .pth权重文件的使用解析就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
pytorch保存数据pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件,t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式。而pth文件是python中存储
我们经常会看到后缀名为.pt,.pth,.pkl的pytorch模型文件,这几种模型文件在格式上有什么区别吗?其实它们并不是在格式上有区别,只是后缀不同而已(仅
目的:把训练好的pth模型参数提取出来,然后用其他方式部署到边缘设备。Pytorch给了很方便的读取参数接口:nn.Module.parameters()直接看
一、使用Pull解析器读取XML文件除了可以使用SAX或DOM解析XML文件之外,大家也可以使用Android内置的Pull解析器解析XML文件。Pull解析器
1、pytorch官网下载对应安装文件https://pytorch.org/在getstarted处选择对应版本方法一:直接使用对应的安装指令进行安装但是其实