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解決Pytorch 加載訓練好的模型 遇到的error問題

 更新時間:2020年01月10日 16:01:08   作者:weired_cat  
今天小編就為大家分享一篇解決Pytorch 加載訓練好的模型 遇到的error問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

這是一個非常愚蠢的錯誤

debug的時候要好好看error信息

提醒自己切記好好對待error!切記!切記!

-----------------------分割線----------------

pytorch 已經(jīng)非常友好了 保存模型和加載模型都只需要一條簡單的命令

#保存整個網(wǎng)絡和參數(shù)
torch.save(your_net, 'save_name.pkl')
#加載保存的模型
net = torch.load('save_name.pkl')

因為我比較懶我就想直接把整個網(wǎng)絡都保存下來,然后在test文件中直接load一下不就好了?

就遭受了這樣的錯誤??村e了error信息,把‘Net'看成‘net'。報錯沒有屬性‘net'?這個不是我自己寫的變量名么?

-----------------瞎搗鼓1h后(呵呵呵)----------------

回頭看error,沒有屬性‘Net',Net???

我當下明白過來,應該是test文件中沒有把它import進來,test中就沒有任何關于Net的信息。我直接把定義的Net復制進了test.py,就順利加載了訓練好的模型。

但是我也有一個疑問,我理解的把整個模型保存難道不是把它的結構都保存下來了么?為什么還要再把這個網(wǎng)絡import一次?來自python、pytorch、面向對象編程三次元小白的疑惑,先存?zhèn)€疑,搞懂了再來回答。

接下來試試只保存網(wǎng)絡參數(shù)

#只保存網(wǎng)絡參數(shù)
torch.save(your_net.state_dict(), 'save_name.pkl')
#加載保存的模型
net.load_state_dict(torch.load('save_name.pkl'))

保存網(wǎng)絡參數(shù)

重新定義網(wǎng)絡

報錯

想死。。。

仔細看了報錯信息,以我小白的理解,我感覺保存下來的可能只是單純的數(shù)據(jù),而不是一個對象(沒有方法可以操作),或者該對象沒有.copy()方法,所以沒有辦法進行.copy(),那肯定是保存哪里出錯了。然后發(fā)現(xiàn)保存部分代碼寫錯了,改成

print一下 net.state_dict和net.state_dict(),前者輸出的是網(wǎng)絡結構,后者才是網(wǎng)絡的參數(shù)。

試著回答之前的問題,第二種保存模型的方法只保存了網(wǎng)絡的參數(shù)(包括卷積層和全連接層每次的weight,bias),所以再加載模型的時候需要先定義網(wǎng)絡無可厚非,就像訓練時候定義網(wǎng)絡那樣定義就可以;而第一種保存整個網(wǎng)絡的方法,保存了一個網(wǎng)絡的實例(包括它的所有結構和參數(shù)),net是Net的一個實例,那為什么還要有Class Net的定義呢,還是回答不了。。

那就繼續(xù)存疑,保持探究精神吧。。

以上這篇解決Pytorch 加載訓練好的模型 遇到的error問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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