是否可以加载用model.module.state_dict()存储但用model.state_dict()加载的模型？
是的，可以使用model.module.state_dict()存储模型参数，然后使用model.state_dict()加载模型参数。
在深度学习中，当使用多GPU进行训练时，模型通常会被封装在nn.DataParallel或nn.parallel.DistributedDataParallel中。这些封装器会在模型的外部添加额外的模块，例如module，以处理多GPU训练。
当使用model.module.state_dict()保存模型参数时，它会保存nn.DataParallel或nn.parallel.DistributedDataParallel外部的模型参数。而使用model.state_dict()加载模型参数时，它会自动处理模型参数的外部模块，确保正确加载参数。
这种方法适用于使用多GPU进行训练的模型。如果模型没有被封装在nn.DataParallel或nn.parallel.DistributedDataParallel中，那么model.module.state_dict()和model.state_dict()将是等效的。
腾讯云提供了多个与深度学习相关的产品，例如：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能开发工具和平台，包括模型训练、推理服务等。
- 腾讯云GPU云服务器：提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习训练和推理。
- 腾讯云AI推理：提供了高性能的深度学习推理服务，可用于将训练好的模型部署到生产环境中。
这些产品可以帮助开发者在腾讯云上进行深度学习相关的工作。
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我想问一个问题，我已经用两个gpu训练了一个模型，并用model.module.state_dict()存储了这个模型，现在我想用一个gpu加载这个模型，我可以用model.state_dict()直接加载这个训练过的模型吗？
提前感谢！
浏览 459提问于2021-05-24得票数 0
1回答
我使用的是一个github存储库，其中包含一个经过训练的CNN，其权重参数在.npy文件中给出。模型正在加载权重并使用模型参数，如下所示： model = CNN_Model(batch_size)
filename = "weight_file.npy"
dtype = torch.FloatTensor
model.load_state_dict(load_weights(model, weight_file, dtype)) 并且load_weights被定义为： def load_weights(model, filename, dtype):
mod
浏览 41提问于2019-05-04得票数 0
我正在使用基于Resnet152的迁移学习来训练模型。基于PyTorch教程，我在保存训练过的模型并加载它以进行推理方面没有问题。但是，加载模型所需的时间很慢。我不知道我做得是否正确，下面是我的代码： 要将训练好的模型保存为状态字典，请执行以下操作： torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl') 要加载它以进行推理： model = models.resnet152()
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(classes))
st = t
浏览 17提问于2019-05-26得票数 6
给出了一个Huggingface模型。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-large-uncased", num_labels=2)
我可以访问图层的张量：
# Shape [1024, 1024]
model.state_dict()["bert.encoder.layer.0.attention.self.query.weight"]
输出
浏览 34提问于2022-09-07得票数 1
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2回答
当我试图用这段代码保存PyTorch模型时：
checkpoint = {'model': Net(), 'state_dict': model.state_dict(),'optimizer' :optimizer.state_dict()}
torch.save(checkpoint, 'Checkpoint.pth')
我得到以下错误：
E:\PROGRAM FILES\Anaconda\envs\staj_projesi\lib\site-packages\torch\serialization.py:251: U
浏览 4提问于2020-05-29得票数 3
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我想保存最好的模型，然后在测试期间加载它。因此，我使用了以下方法： def train():
#training steps …
if acc > best_acc:
best_state = model.state_dict()
best_acc = acc
return best_state 然后，在我使用的main函数中： model.load_state_dict(best_state) 要恢复模型，请执行以下操作。 然而，我发现best_state在训练过程中总是与最后一个状态相同，而不是最佳状态
浏览 30提问于2019-06-10得票数 4
1回答
我正在尝试在colab上训练一个pytorch模型，然后保存模型参数并将其加载到本地计算机上。 训练完成后，模型参数存储如下： torch.save(Model.state_dict(),PATH) 加载方式如下： device = torch.device('cpu')
Model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 错误： AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'copy' 有人知道如何解决这个问题吗
浏览 18提问于2019-05-08得票数 1
我有个奇怪的虫子。这是我的模型。
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, feat_dim, num_classes):
super(MyModel, self).__init__()
self.model_resnet = models.resnet50(pretrained=False)
num_ftrs = self.model_resnet.fc.in_features
self.model_resnet.fc = nn.Identity()
浏览 2提问于2022-09-16得票数 -1
我遵循了保存和加载神经网络模型参数的最基本的代码过程，它工作得非常好。训练网络后，使用标准torch.save(model.state_dict()，file)方法将其保存到包中指定文件夹中的指定文件中；当我需要重新运行程序进行评估而不是训练时，使用标准model.load_state_dict(torch.load( file ))方法加载它。但是，只要我关闭Spyder IDE应用程序并重新打开IDE和项目，torch.load就不会生成所需的已保存模型。请注意，我正在通过输入输入和检查输出来测试模型的“正确性”。我不确定这是Spyder的问题还是Pytorch的问题，尽管我正在学习Sp
浏览 31提问于2020-10-02得票数 0
1回答
关于PyTorch中CNNs的微调，如所示
如果您只计划保持性能最好的模型(根据获得的验证损失)，…您必须序列化best_model_state或使用best_model_state =深度复制(model.state_dict())，否则您最好的best_model_state将通过后续的训练迭代不断更新。因此，最终的模型状态将是覆盖模型的状态。
不过，我也做过这样的事：
def train_model(model, ...):
...
if validation_loss improves:
delete previous bes
浏览 3提问于2021-08-03得票数 1
通常，我会根据验证集的性能使用代码torch.save(model.state_dict(), 'test.pth')保存最佳模型。
在训练阶段，我打印了上一个时代的Loss:0.38703016219139097损失和精度，得到了和。
然而，当我加载刚从训练阶段得到的模型来打印损失和精度时，就会得到相同的精度和不同的损失: 0.38702996191978456。
为什么会发生这种事？我尝试了不同的数据集和神经网络，但是得到了相同的结果。
浏览 1提问于2022-04-22得票数 1
def save_checkpoint(state, is_best, filename='checkpoint.pth.tar'):
torch.save(state, filename)
if is_best:
shutil.copyfile(filename, 'model_best.pth.tar')
save_checkpoint({
'epoch': epoch + 1,
'arch': args.arch,
浏览 1提问于2018-08-12得票数 6
我在玩torch.save函数，我注意到一些奇怪的东西，比方说我从torchvision存储库加载了一个模型：
model = torchvision.models.mobilenet_v2()
如果我以这种方式保存模型：
torch.save(model,'model.pth')
我得到一个14 do文件，而如果我得到了：
torch.save(model.state_dict(),'state_dict.pth')
文件大小为500 to。因为我没有找到任何关于这种行为的参考，所以我想知道是什么导致了尺寸的增加。这跟压缩有关吗？保存整个state_dict是
浏览 0提问于2019-08-08得票数 2
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我用了命令
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
在训练模型后保存参数。但是，当我使用命令时
model = EfficientNetModel()
MODEL_PATH = 'model.pth'
model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH, map_location=map_location))
model.eval()
summary(model,(1,224,224) )
要加载预先训练过的权重，不可训练参数的数量为0，如所附屏幕截图所示。
为什么会发生这种情况
浏览 6提问于2022-03-21得票数 1
我正在开发一个Android应用程序。
我有一个用搅拌机绘制的3D模型。您是否知道是否有方法可以将该模型导出为OpenGL几何体？
我将使用C++代码加载模型，并使用OpenGL绘制模型。但如果你知道更好的选择，请告诉我。
浏览 0提问于2010-11-16得票数 1
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在原型化过程中，我经常对PyTorch模型执行许多更改。例如，假设我正在试验的第一个模型是：
class Model(nn.Module):
def __init__(self, **args):
super().__init__()
self.l1 = nn.Linear(128, 1)
然后，我将添加另一层：
class Model(nn.Module):
def __init__(self, **args):
super().__init__()
self.l1 = nn.Linear(128, 32)
浏览 4提问于2021-03-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我遵循了这门课程，是关于为情感分析构建一个预先训练的模型。在训练期间，在每个时期，他们使用torch.save(model.state_dict(), f'BERT_ft_epoch{epoch}.model')保存模型。现在我想在其他地方使用这些模型中的一个(显然是最好的)，例如，用户可以粘贴一条tweet作为输入，并获得作者的情绪。但我不知道如何加载模型和预测，这是我尝试过的：
import torchvision.models as models
import torch
model = models.resnet101(pretrained=False)
model.
浏览 41提问于2020-07-16得票数 1
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。
torch.save(model.state_dict(), '/home/aktaseren/people-opencv/pidxx.pt')
torch.save(model.state_dict()
浏览 10提问于2021-11-04得票数 0
我正在训练一位在火把上的模特，我为此做了一个这样的课程：
from torch import nn
class myNN(nn.Module):
def __init__(self, dense1=128, dense2=64, dense3=32, ...):
self.MLP = nn.Sequential(
nn.Linear(dense1, dense2),
nn.ReLU(),
nn.Linear(dense2, dense3),
nn.ReLU(),
浏览 0提问于2021-11-09得票数 2
回答已采纳
我是新来的。我训练了一个elmo模型，将它应用到其他allennlp模型作为嵌入，但失败了。我的模型似乎与配置提供的接口不兼容。我能做什么?
我的elmo是由allennlp用命令训练的：
allennlp train config/elmo.jsonnet --serialization-dir /xxx
除了数据集和词汇表之外，elmo.jsonnet与几乎相同。
在那之后，我得到了一个elmo模型
config.json
weights.th
vocabulary/
vocabulary/.lock
vocabulary/non_padded_namespaces.txt
vocabul
浏览 7提问于2022-02-19得票数 0
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1回答
在LSTM上剪枝增加型号尺寸？
、、、、
我是应用剪枝使用的torch.nn.utils.prune在一个模型与低LSTM层。但是，当我保存state_dict的内容时，模型要比剪枝前大得多。我不知道为什么，就像我在剪枝前后打印出state_dict元素的大小一样，所有的内容都是相同的维度，并且在state_dict中没有其他元素。
我的剪枝代码是非常标准的，我一定要调用prune.remove()
model_state = model.state_dict()
torch.save(model.state_dict(), 'pre_pruning.pth')
for
浏览 2提问于2021-04-07得票数 1
我有一个python脚本，它训练然后测试CNN模型。模型的权重/参数经测试后通过以下方法保存：
checkpoint = {'state_dict': model.state_dict(),'optimizer' :optimizer.state_dict()}
torch.save(checkpoint, path + filename)
保存后，我立即通过使用函数加载模型：
model_load = create_model(cnn_type="vgg", numberofclasses=len(cases))
然后，通过以下方法加载
浏览 11提问于2022-03-01得票数 2
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我尝试使用以下命令保存和加载模型:所有关键帧都已映射，但在输出#1中没有预测
from detectron2.modeling import build_model
model = build_model(cfg)
torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pth')
model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path,map_location='cpu'))
我也尝试过使用官方文档，但无法理解输入格式部分
from detectron2.checkpoint impor
浏览 3提问于2020-07-30得票数 3
我上传了某个型号 from efficientnet_pytorch import EfficientNet
model = EfficientNet.from_pretrained(model) 我可以看到这个模型： print(model.state_dict()) 该模型包含相当多的层，我只想采用前50层。请告诉我如何做到这一点。
浏览 11提问于2020-09-01得票数 0
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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2回答
我有一个模型，我训练基于火炬在GPU。现在我想把它上传到cpu上。我正在使用这段代码来保存模型的加载。
以下是我的模型和培训阶段：
model = VAE(input_size , lead, hidden_dim,hidden_dim1,hidden_dimd, latent_dim, device, num_hidden= lead).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr =learning_rate )
losses, kl_loss, l
浏览 18提问于2022-09-24得票数 0
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1回答
在我的pytorch模型中，我像这样初始化我的模型和优化器。 model = MyModelClass(config, shape, x_tr_mean, x_tr,std)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=config.learning_rate) 这是我的检查点文件的路径。 checkpoint_file = os.path.join(config.save_dir，"checkpoint.pth") 为了加载这个检查点文件，我检查检查点文件是否存在，然后加载它以及模型和优化器。 if os.path.exists
浏览 33提问于2019-02-14得票数 6
我试图用任何经过预先训练的resnet架构来实现SE块。
self.encoder = torchvision.models.resnet34(pretrained=pretrained)
self.conv1 = nn.Sequential(
self.encoder.conv1,
self.encoder.bn1,
self.encoder.relu
SeBlock(64,2),
nn.MaxPool2d(2, 2) )
self.conv2 = nn.Sequential(
self.encoder.layer1,
SeBloc
浏览 0提问于2020-06-29得票数 1
我正在使用CORnet，并且正在构建一个单独的测试文件。
模型似乎被保存为.pth.tar文件
if FLAGS.output_path is not None:
records.append(results)
if len(results) > 1:
pickle.dump(records, open(os.path.join(FLAGS.output_path, 'results.pkl'),
浏览 3提问于2021-08-03得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将经过训练的Pytorch模型保存到S3。但是，torch.save(model.state_dict(), file_name)似乎只支持本地文件。如何将状态字典保存到S3文件？
我正在使用Torch 0.4.0
浏览 0提问于2019-05-15得票数 11
我正在从事Udacity课程的项目2(人工智能与Python编程)。
我已经训练了一个模型，并将它保存在checkpoint.pth中，我希望加载checkpoint.pth，这样我就可以重建模型。
我编写了代码来保存checkpoint.pth，并加载检查点。
model.class_to_idx = image_datasets['train_dir'].class_to_idx
model.cpu()
checkpoint = {'input_size': 25088,
'output_size': 102,
浏览 0提问于2019-06-20得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用设计自动化API来修改Revit文件。据我所读，似乎，因为你必须将一个修正模型上传到云端，所以没有办法修改他们在本地revit客户端上打开的单个用户修改模型，除非他们正在操作的模型已经在BIM360或其他云服务上运行。
我希望将我的Revit加载项全部添加到web服务中，以避免管理我的加载项的安装程序的版本控制和分发，但似乎无法使在用户已经打开和修改的本地文件上工作。
我还需要能够获得关于用户当前在模型中选择什么的信息，以使这些加载项能够工作。
有谁能解释一下，我想问的是福吉是否可以用任何方式，或者现在这只是一个白日梦？
浏览 5提问于2021-06-30得票数 0
回答已采纳
1回答
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：
我的理解是，要将模型转换为ONNX，您需要保存整个过程，而不仅仅是权重。
我认为有关的守则是：
for epoch in range(num_epochs):
train_one_epoch(model, optimizer, data_loader_train, device, epoch, print_freq=1000)
lr_scheduler.step()
evaluate(model, data_loader_test, device)
# Sav
浏览 9提问于2022-03-25得票数 0
回答已采纳
我想知道是否有一种方法(或某种代码示例)可以在Flink流应用程序中加载预先训练好的编码模型(用python编写)。因此，我可以使用从文件系统加载的权重和来自流的数据来拟合模型。 提前谢谢你
浏览 49提问于2020-10-07得票数 1
我用pd.read_gbq()在Jupiter Notebook中加载了GBQ中的数据。然后我对它们进行预处理并建立ML模型(我知道BigQueryML，但这对我的任务来说还不够)。我知道如何在GBQ中加载结果，但我不知道如何自动生成结果。我需要每天训练模型和预测。云服务有没有商机？也许可以用可乐？
浏览 22提问于2019-10-08得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我有两本更好的笔记本电脑，每个神经网络一本。它们都是用于二进制分类的。我希望结合两个网络的结果，例如，我希望x属于一个类的概率是0.2_model1(x)+0.8_model2(x)。
我把两个模特都救了
torch.save(model.state_dict(), 'saved_networks/model1.pt')
现在，为了加载模型，我首先必须创建这个类的一个对象。
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
但是我在两本不同的笔记本里都有这些类，所以我
浏览 1提问于2021-08-03得票数 0
回答已采纳
我是卡桑德拉的新手，喜欢用蟒蛇驱动卡桑德拉。
有没有人知道更好的并发插入方法？
我有一个用networkX构建的图形模型，是否有一个很好的方法来存储/加载图模型(节点和边都是json格式)。表演如何？
提前谢谢。
浏览 2提问于2015-06-02得票数 1
我有一个实体列表，我想要存储在memcache中。问题是，我有由它们的ReferenceProperty引用的大型模型，这些模型也自动存储在memcache中。因此，我超过了存储在memcache中的对象的大小限制。
是否有可能阻止ReferenceProperties在将模型放入memcache时加载引用的模型？
我试过
def __getstate__(self):
odict = self.__dict__.copy()
odict['model'] = None
return odict
在我想要存储在memcache中的类中，但这似乎不
浏览 2提问于2009-07-20得票数 2
是否有方法加载主干集合的单个实体(从服务器)？
Backbone.Collection.extend({
url: '/rest/product'
});
下面的代码可以用collection.fetch()加载整个集合，但是如何加载单个模型呢？清楚地说，GET可以通过/collection[/id]完成，但不是如何完成的。
浏览 2提问于2011-06-07得票数 7
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我需要修改用于在模型中加载多对一引用的查询。
--它也需要处理加载延迟的实体.
具体来说，我需要能够进一步过滤这些数据。不幸的是，NH不允许我使用内置的过滤系统(?)过滤多对一的关系。我可能只是做了些不对的事。
是否有一个钩子，我可以手动和动态地修改用于加载数据的查询？还是允许我指定参数的筛选器的替代方案？
背景：
我正在使用一个使用修订控制形式的数据库，每个实体都有一个天然的ID、一个EntityId、一个RevisionValidTo和RevisionValidFrom字段。可能有许多行使用相同的EntityId，这是其他表要加入的引用，但修订范围是相互排斥的。因此，如果应用过滤器，则这种
浏览 4提问于2010-03-17得票数 2
model_save_name = 'classifier.pt'
path = F"/content/gdrive/My Drive/Others/{model_save_name}"
model.load_state_dict(torch.load(path), strict = False)
试图从path加载到模型state_dict。稍后，相同的模型state_dict将用于保存检查点，如torch.save(model.state_dict(), path)。
错误跟踪：
UnpicklingError
浏览 0提问于2019-01-09得票数 5
2回答
我正在尝试使用Colab云CPU上的HuggingFace变压器库来训练一个NER模型，对它进行腌制，并在我自己的CPU上加载该模型来进行预测。
码
模式如下：
from transformers import BertForTokenClassification
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(
"bert-base-cased",
num_labels=NUM_LABELS,
output_attentions = False,
output_hidden_states
浏览 3提问于2020-10-30得票数 4
回答已采纳
1回答
我使用以下功能将一个经过预先训练的tf模型转换为pytorch。
def convert_tf_checkpoint_to_pytorch(*, tf_checkpoint_path, albert_config_file, pytorch_dump_path):
# Initialise PyTorch model
config = AlbertConfig.from_json_file(albert_config_file)
print("Building PyTorch model from configuration: {}".format(st
浏览 3提问于2020-08-29得票数 0
我无法从我的其他脚本中的“输出”文件夹中加载已保存的pytorch模型。我使用以下代码行来保存模型：
os.makedirs("./outputs/model", exist_ok=True)
torch.save({
'model_state_dict': copy.deepcopy(model.state_dict()),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict()
}, './outputs/model/bes
浏览 4提问于2022-02-11得票数 0
我尝试在Pytorch中定义一个简单的模型。该模型计算高斯分布的负对数概率： import torch
import torch.nn as nn
class GaussianModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(GaussianModel, self).__init__()
self.register_parameter('mean', nn.Parameter(torch.zeros(1),
浏览 50提问于2020-07-23得票数 2
回答已采纳
我有一个受过训练的模型使用LSTM。该模型是在GPU ( Google )上训练的。我必须保存模型以进行推理；该模型将在CPU上运行。培训完成后，我将模型检查点保存如下：
torch.save({'model_state_dict': model.state_dict()},'lstmmodelgpu.tar')
为了推断，我将模型加载为：
# model definition
vocab_size = len(vocab_to_int)+1
output_size = 1
embedding_dim = 300
hidden_dim = 256
n_laye
浏览 1提问于2019-01-18得票数 1
我试着用model.save(<filepath>)保存了一个Vowpal Wabbit模型。但是当我重新加载模型(使用-i <filepath>标志)时，power_t和initial_t等模型超参数并不相同(它们被重新初始化)。在我看来，保存的文件似乎比它应该的大小小了一点(不确定它是否被压缩)。 这与直觉相反:为什么.save()方法不保存整个模型？是否有替代的保存方法来保存整个模型？
浏览 48提问于2020-04-22得票数 1
回答已采纳
问题：
AngularJS强制将视图从模型中分离出来，这是很好的。但正因为如此，我们遇到了以下缺点:当用户加载我们的页面时，浏览器发出的请求不是1，而是2：
首先，它加载视图模板(第一个请求)
然后，角服务从服务器加载数据(第二个请求)
我们的页面加载速度要慢一些。
问题：
是否有可能在第一个页面加载了填充数据的load视图之后，然后在页面上必须更改某些内容时才从服务器获得数据？
我试着找些关于它的东西，但什么也没找到。
浏览 2提问于2015-05-27得票数 0
1回答
基于vgg-face架构，我保存了一个用于人脸识别的keras模型。所有我想知道的是，是否有一种方法可以用java加载它，更准确地说，是在一个spring boot应用程序中？
浏览 0提问于2020-06-11得票数 1
1回答
我在DDD中使用了CQRS模式，
我有些疑问是用Dapper写的。
在获取数据之前，我需要检查一些规则。
我的主要问题：这个规则必须用域模型来处理吗？(从存储库获取的域模型)？
例如：
我想获取一个特定的“金融集团”的所有支付交易，在获取数据之前，必须检查当前用户是否是“金融组”的成员之一。
现在这个检查必须用我的域模型(“金融组”)来处理？
那么，在我的查询处理程序(CQRS模式)中，我必须为get域模型注入我的存储库吗？我想一定是加载域模型只是为了命令？对于查询，不能加载域模型。
浏览 4提问于2021-06-12得票数 1
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