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香港云服务器pytorch怎么保存最佳模型
2024/6/11 189次在香港云服务器PyTorch中保存最佳模型通常是通过保存模型的参数和优化器状态来实现的。以下是一个示例代码，演示了如何保存最佳模型：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
model = MyModel()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
best_loss = float('inf')
for epoch in range(num_epochs):
# 训练过程
train_loss = 0.0
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss.item()
train_loss /= len(train_loader)
# 保存最佳模型
if train_loss < best_loss:
best_loss = train_loss
torch.save({
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'best_loss': best_loss
}, 'best_model.pth')
复制代码
在上面的示例中，我们首先定义了一个模型、损失函数和优化器。然后在训练过程中，我们通过比较当前训练损失和最佳损失来保存最佳模型。当训练损失小于最佳损失时，我们保存模型的状态字典和优化器的状态字典，并将最佳损失更新为当前训练损失。
最后，我们可以通过加载best_model.pth文件来恢复最佳模型的状态，并继续使用该模型进行推理或进一步的训练。
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