pytorch-lightning修改保存权重方式
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**微调**:微调是将预训练模型应用于新任务的过程,通常只更新最后一层或几层权重,以适应新的数据集和任务需求。这种方式可以利用预训练模型在大量数据上学习到的通用特征,提高新任务的性能。3.
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**模型保存与加载(Saving and Loading Models)**:PyTorch提供了`torch.save()`和`torch.load()`函数,用于模型及其权重的持久化存储和恢复,便于模型的继续训练或部署
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**模型保存与加载** PyTorch提供了`torch.save`和`torch.load`函数,可以方便地保存和加载模型的权重和状态,这对于模型持久化和跨设备迁移至关重要。8.
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**训练模型**:通过前向传播计算预测,然后利用反向传播和自动求导计算梯度,最后使用优化器更新权重。5. **评估与调优**:在验证集上检查模型性能,通过调整超参数、添加正则化等方式提高模型泛化能力。
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- 训练循环:包括前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。 - 模型保存与加载:使用torch.save()和torch.load()保存和恢复模型状态。7.
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**模型保存与加载**:通过`.save()`和`.load_state_dict()`,可以保存和恢复模型的权重和状态,便于模型持久化和继续训练。9.
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**保存与加载模型**: - 使用`torch.save()`将模型的权重和结构保存到磁盘,之后用`torch.load()`加载,以便于测试已训练好的模型。8.
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