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小編給大家分享一下Pytorch中.pth權重文件的示例分析,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
pytorch最后的權重文件是.pth格式的。
經常遇到的問題:
進行finutune時,改配置文件中的學習率,發現程序跑起來后竟然保持了以前的學習率, 并沒有使用新的學習率。
原因:
首先查看.pth文件中的內容,我們發現它其實是一個字典格式的文件
其中保存了optimizer和scheduler,所以再次加載此文件時會使用之前的學習率。
我們只需要權重,也就是model部分,將其導出就可以了
import torch original = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth') new = {"model": original["model"]} torch.save(new, 'path/to/new/checkpoint.pth')
以上是“Pytorch中.pth權重文件的示例分析”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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