asp网站程序下载,温州专业做网站,模板网站怎么做才美观,公司注册网站怎么做模型网络文件是深度学习模型的存储形式#xff0c;保存了模型的架构、参数等信息。读写模型网络文件是深度学习流程中的关键环节#xff0c;方便模型的训练、测试、部署与共享。1. 主流框架读写方法#xff08;一#xff09;TensorFlow保存模型可以使用 tf.saved_model.sav…模型网络文件是深度学习模型的存储形式保存了模型的架构、参数等信息。读写模型网络文件是深度学习流程中的关键环节方便模型的训练、测试、部署与共享。1. 主流框架读写方法一TensorFlow保存模型可以使用 tf.saved_model.save 方法保存整个模型包括架构、参数、编译信息等。例如 model.save(model_dir, save_formattf)将模型保存在文件夹 model_dir 中。加载模型使用 tf.keras.models.load_model 加载保存的模型。如loaded_model tf.keras.models.load_model(model_dir)即可加载之前保存的模型进行预测、继续训练等操作。二PyTorch使用 torch.save 和 torch.load 来保存和加载 张量。保存模型通常有两种方式一种是保存整个模型对象使用 torch.save(model, model.pth)将模型结构和参数都保存下来。另一种是仅保存模型的参数状态字典即 torch.save(model.state_dict(), model_state_dict.pth)这种方式更常见因为当模型架构修改时只要能正确加载参数就无需重新训练整个模型。加载模型对于保存整个模型的情况直接使用 model torch.load(model.pth)。对于仅保存参数的情况先定义好模型架构再用 model.load_state_dict(torch.load(model_state_dict.pth)) 加载参数使模型具备相应的能力。对于深度学习模型而言通常只需保存其权重参数即可满足需求。在 PyTorch 框架中可以使用 torch.save() 函数来保存网络的 state_dict 参数这是保存模型权重的一种高效方式。而在加载模型权重时可以借助网络的 load_state_dict() 方法搭配 torch.load() 函数来实现对网络参数的读取从而恢复模型的训练状态和性能表现。2. 模型保存示例torch.save(model.state_dict(), path)只保存“参数”一个纯字典文件小、加载灵活。
torch.save(model.state_dict(), best_model.pt)1. 加载时必须先重新建网络再把参数填进去
new_model MyNet() # 重新建图
new_model.load_state_dict(torch.load(best_model.pt))
new_model.eval() # 记得切到推理模式2. 优点文件 ≈ 仅参数大小磁盘占用小不关心原始类定义跨代码版本更稳3. 缺点 需要手动重建网络结构才能用torch.save(model, path)把整个模型结构参数序列化为一个 Pickle 对象一步到位。
torch.save(model, full_model.pt)1. 加载极其简单
model torch.load(full_model.pt) # 结构参数全回来
model.eval()2. 优点 一行代码即可复现模型适合快速分享、断点继续训练3. 缺点Pickle 会硬编码类定义路径代码位置/类名一变就加载失败文件更大含结构参数选用建议生产/长期维护 → 用 state_dict稳妥、小、可迁移。临时 checkpoint / 本地快速实验 → 用 完整模型省事。
