我有一个PyTorch模型类和它的带有权重的statedict。我想使用torch.save(model, PATH)将模型及其权重直接保存在.pt文件中，但这只是再次保存状态字典。如何保存包含loaded_weights的模型？ModelClass(args)torch.save(lin_model, PATH)
我希望新保存</
浏览 7提问于2021-05-30得票数 0
我已经将一个模型从PyTorch转换为Keras，并使用后端提取tensorflow图。由于PyTorch的数据格式为NCHW，因此提取并保存的模型也是NCHW。在将模型转换为TFLite时，由于格式为NCHW，因此无法转换。有没有办法将整个图转换成NHCW？
浏览 2提问于2018-05-01得票数 2
我知道我可以通过torch.save(model.state_dict(), FILE)或torch.save(model, FILE)保存一个模型。但它们都不能拯救模型的体系结构。那么，我们如何在PyTorch中保存模型的体系结构，比如在Tensorflow中创建一个.pb文件？我想对我的模型进行不同的调整。如果我不能保存模型的架构，那么我有什么比每次复制整个类定义并创建一个新类更好的方法吗？
浏览 10提问于2020-01-05得票数 7
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我已经将我的SageMaker pytorch_36内核中的torch版本更新为torch版本1.0.0。然后，我尝试运行示例notebook pytorch_torchvision_neo.ipynb，也将framework_version更改为1.0.0。然后Neo编译失败。
浏览 23提问于2019-02-23得票数 0
问题假说
这个保存以这种方式保存模型将使用Python的泡菜模块保存整个模块。这种方法的缺点是序列化数据绑定到保存模型
浏览 7提问于2020-10-05得票数 8
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我有一个模型：，并尝试将其转换为CoreML。到目前为止，我的原版Colab笔记本和附加在两个街区的结尾：
我建议用可以转换的方法重写这个模块，对吗？但我想不出如何找到这个模块的来源。
浏览 20提问于2022-10-23得票数 0
在原型化过程中，我经常对PyTorch模型执行许多更改。问题是，我所做的实验越多，我通常就会变得没有条理，因为我还没有找到一种简单的方法来保存模型定义及其权重，以便加载以前的状态。torch.save({'model': Model(), 'state': model.state_dict()}, path)torch.save(model, path)
浏览 4提问于2021-03-16得票数 1
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当我启动我的脚本时，它运行得很好，直到它遇到traced_model.save(args.save_path)语句，之后脚本就停止运行。有人能帮我解决这个问题吗？ import argparsefrom model import SpeechRecognition
model.eval() hidden = model._init_hidden(1)
traced =
浏览 67提问于2021-04-01得票数 0
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head with a new one训练模型不使用# evaluate on the test dataset我怎么才能拯救模型
浏览 0提问于2021-05-18得票数 2
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transformers.models.auto.modeling_tf_auto.TFAutoModelForSequenceClassification'>，：无法用以下任何一个类加载facebook/bart-大型mnli模型
浏览 3提问于2022-01-07得票数 9
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放火器和煤角中的保存模型
、、、
我用keras训练了模型，并在pytorch的帮助下保存了下来。会不会在将来引起任何问题。据我所知，它们之间的唯一区别是Keras将其模型的权重保存为双倍，而PyTorch将其权重保存为浮点数。
浏览 1提问于2020-07-25得票数 0
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我有一个使用BertModel.from_pretrained('test_model')保存的转换器模型然后，我想用BertModel.from_pretrainedGPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download/index.aspx (Triggered internally at /pytorch
浏览 2提问于2020-11-21得票数 1
我有一个关于保存和部署带有端点的优化StableDiffusion模型的问题。我对数据科学和ML方面很满意，但不太了解用于生产的模型的部署方式。The problem：我不知道如何从Colab中拯救经过训练的模型。我也不知道如何访问模型，无论我选择在哪里托管它。
工作到目前为止，：。然而，在文档中有很多假设的知识，而且很难遵循。
浏览 9提问于2022-11-30得票数 0
我可以保存PyTorch自定义模型吗？(它可以运行任何1.0以上的PyTorch版本)
但是，我无法读取保存的模型。我正在尝试通过cv2.dnn.readNetFromTorch()读取它，以便在Opencv框架(4.1.0)中使用该模型。我用不同的方法保存了PyTorch模型，如下所示，看看这种差异是否会对cv2.dnn的读取函数产生影响。aktaseren/people-opencv/pidx
浏览 10提问于2021-11-04得票数 0
我在一些代码示例中看到，人们使用.pwf作为模型文件保存格式。但在PyTorch文档中，建议使用.pt和.pth。我使用了.pwf，对于1->16->16的小型卷积网络工作得很好。为什么PyTorch文档中甚至不推荐使用.pwf扩展?为什么人们仍然在使用它？
浏览 6提问于2019-11-29得票数 22
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我使用huggingface transformer在Pytorch中微调了一个预先训练好的BERT模型。所有的训练/验证都在云中的GPU上完成。在训练结束时，我保存了模型和标记器，如下所示： best_model.save_pretrained('./saved_model/')
tokenizer.save_pretrained('.现在，我将saved_model目录下载到我的计算机中，并希望加载模型和记号赋予器。我可以像下面这样加载<em
浏览 19提问于2019-10-16得票数 8
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我想使用pytorch-lightning将模型权重保存到mlflow跟踪。pytorch-lightning支持。但是，似乎不支持将模型权重保存为mlflow上的工件。
浏览 61提问于2019-12-03得票数 4
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我对Py火炬(和Python)非常陌生，我遵循了这个指南，它训练模型，然后将权重保存到pth文件中：torch.save(model.state_dict(), 'keypointsrcnn_weights.pth')
有一个简单的方法来保存“整个”模型而不仅仅是权重吗？我的意图是尝试将<em
浏览 9提问于2022-03-25得票数 0
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我现在要做的是GAN。事实上，我们不知道CNN和RNN对GAN做了什么，而且由于计算环境是个人的，我们正在开发一个付费版本的"Google Colab“。我知道Google Colab可以使用开发环境长达24小时(不完全是24小时)。 结果，机器学习需要一些时间，而且在中间被切断了，到目前为止，我被迫使用可以在24小时内训练的数据集和纪元进行学习，突然我想，“我们不能积累训练吗？” 所以我的问题是，举个例子，如果我最多训练了100个时期，但只有50次就被切断了，那么我不能在下一次训练中从50开始吗？如果我们能做到这一点，难道不可能进行长时间的训练，因为Google Colab可以每2
浏览 5提问于2020-08-18得票数 0
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