pytorch保存模型像keras

bfrts1fy 于 8个月前发布在其他

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我想保存我在pytorch中训练的模型。我想保存训练后的模型和重量。
在喀拉斯，

from tensorflow import keras

model_json = model.to_json()
with open("bpnn_model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)

# saving weight
model.save_weights("bpnn_model_weights.h5")

字符串
以节省重量和模型形状。和加载模型我使用

from tensorflow import keras

with open('bpnn_model.json', 'r') as file:
    model_json = file.read()

trained_model = keras.models.model_from_json(model_json)
trained_model.load_weights('bpnn_model_weights.h5')

型
这样我就可以轻松地重新构建模型，而无需在新代码中使用saving_model_code
在pytorch中，我尝试torch.save()/model.state_dict()来保存模型。但我得到的是Can't get attribute 'net' on <module '__main__' from D:\\...，我问chat-gpt，他告诉我需要在加载代码之前构建模型。或者需要从构建模型代码（如from your_model_file import Net）导入网络
我想要的是当我打开一个新的代码时，我只需要加载模型和权重，也许设置激活和优化器。我可以重新训练或拟合模型，不需要关心模型的形状。
注：我的英语不是很好，如果我写错了什么或很难理解，我道歉aboot。

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/77436238/pytorch-save-model-like-keras

1条答案

按热度按时间

weylhg0b1#

你可以试试torch.jit

import torch
from YourModel import yourModel

model = yourModel()
...
#training
...
#save model
model.eval()
jit_model = torch.jit.trace(model, torch.randn(N, C, H, W))
torch.jit.save(jit_model, 'your_path.pth')

字符串
保存好JIT模型后，可以像这样加载：

import torch
...
#load model
model = torch.jit.load("./your_path.pth")

型

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