分类：checkpoint

2021
08-08

pytorch模型的保存和加载、checkpoint操作

其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载，需要用的时候就去度娘搜一下大致代码，现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载，开始学习把~pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式：1.直接保存加载模型（1）保存和加载整个模型#保存模型torch.save(model,'model.pth\pkl\pt')#一般形式torch.save(net,PATH)#加载模型model=torch.load('mode... 继续阅读 >

2020
09-29

TensorFlow实现模型断点训练,checkpoint模型载入方式

深度学习中，模型训练一般都需要很长的时间，由于很多原因，导致模型中断训练，下面介绍继续断点训练的方法。方法一：载入模型时，不必指定迭代次数，一般默认最新#保存模型saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)#最多保留最新的模型#开启会话withtf.Session()assess:#saver.restore(sess,'./log/'+"model_savemodel.cpkt-"+str(20000))sess.run(tf.global_variables_initializer())ckpt=tf.train.get_checkpo... 继续阅读 >

2020
09-29

tensorflow模型的save与restore,及checkpoint中读取变量方式

创建一个NNimporttensorflowastfimportnumpyasnp#fakedatax=np.linspace(-1,1,100)[:,np.newaxis]#shape(100,1)noise=np.random.normal(0,0.1,size=x.shape)y=np.power(x,2)+noise#shape(100,1)+noisetf_x=tf.placeholder(tf.float32,x.shape)#inputxtf_y=tf.placeholder(tf.float32,y.shape)#outputyl=tf.layers.dense(tf_x,10,tf.nn.relu)#hiddenlayero=tf.layers.dense(l,1)... 继续阅读 >