Pytorch 加载 模型

Slang Identification via Deep Learning using PyTorch with a modern GUI, and Data Augmentation.

下面学习如何使用PyTorch保存和加载模型。我们经常需要加载之前训练过的模型，或继续用新的数据训练模型。所以这部分还是挺重要的。 %matplotlib inline%config InlineBackend.figure_format='retina'importmatplotlib.pyplo

下面学习如何使用 PyTorch 保存和加载模型。我们经常需要加载之前训练过的模型，或继续用新的数据训练模型。所以这部分还是挺重要的。 %matplotlibinline %configInlineBackend.figure_format='retina' importmatplotlib.pyp

PyTorch模型加载与保存的最佳实践，主要包括PyTorch模型加载与保存的最佳实践使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 一般来说PyTorch有两种保存和读取模型参数的方法。但这篇文章我记录了一种最佳实践，可以在加载模型时避免掉一些问题。

欢迎关注 “小白玩转Python”，发现更多 “有趣” 本文的目的是展示如何保存一个模型并加载它，以便在上一个 epoch 之后继续训练并进行预测。如果您正在阅读本文，我假定您熟悉深度学习和 PyTorch 的基本知识。 你是否经历过这样的情况：你花了几个小时或几天的时间来训练你的模型，然后它在中途

搭建网络： torch.manual_seed(1)# reproducible # 假数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100), dim=1)# x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) +0.2

训练模型 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt money=np.array([[109],[82],[99], [72], [87], [78], [86], [84], [94], [