“Контрольная точка модели” Ответ

модель контрольной точки кера

my_callbacks = [
    tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=2),
    tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='model.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.h5'),
    tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs'),
]
model.fit(dataset, epochs=10, callbacks=my_callbacks)
Mutex Monk

Контрольная точка модели

start_epoch = -1


if RESUME:
    path_checkpoint = "./models/checkpoint/ckpt_best_1.pth"  # 断点路径
    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加载断点

    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加载模型可学习参数

    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加载优化器参数
    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 设置开始的epoch



for epoch in  range(start_epoch + 1 ,EPOCH):
    # print('EPOCH:',epoch)
    for step, (b_img,b_label) in enumerate(train_loader):
        train_output = model(b_img)
        loss = loss_func(train_output,b_label)
        # losses.append(loss)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
Exuberant Elephant

Контрольная точка модели

if RESUME:
    path_checkpoint = "./models/checkpoint/ckpt_best_1.pth"  # 断点路径
    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加载断点

    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加载模型可学习参数

    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加载优化器参数
    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 设置开始的epoch
Exuberant Elephant

Контрольная точка модели

#加载恢复
if RESUME:
    path_checkpoint = "./model_parameter/test/ckpt_best_50.pth"  # 断点路径
    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加载断点

    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加载模型可学习参数

    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加载优化器参数
    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 设置开始的epoch
    lr_schedule.load_state_dict(checkpoint['lr_schedule'])#加载lr_scheduler



#保存
for epoch in range(start_epoch+1,80):

    optimizer.zero_grad()

    optimizer.step()
    lr_schedule.step()


    if epoch %10 ==0:
        print('epoch:',epoch)
        print('learning rate:',optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])
        checkpoint = {
            "net": model.state_dict(),
            'optimizer': optimizer.state_dict(),
            "epoch": epoch,
            'lr_schedule': lr_schedule.state_dict()
        }
        if not os.path.isdir("./model_parameter/test"):
            os.mkdir("./model_parameter/test")
        torch.save(checkpoint, './model_parameter/test/ckpt_best_%s.pth' % (str(epoch)))
Exuberant Elephant

Ответы похожие на “Контрольная точка модели”

Вопросы похожие на “Контрольная точка модели”

Больше похожих ответов на “Контрольная точка модели” по Python

Смотреть популярные ответы по языку

Смотреть другие языки программирования