Saving and Loading Models - PyTorch Tutorials 1.10.1+cu102 documentation

transfer_learning_ipynb의_사본.ipynb

Model.save()

• 학습의 결과를 저장하기 위한 함수
• 모델 형태와 parameter 저장
• 모델 학습 중간 과정의 저장을 통해 최선의 겨로가 모델을 선택
• 모델 공유

#saving model parameters
torch.save(model.state_dict(),os.path.join(MODEL_PATH,"model.pt"))
#loading the saved parameters to new_model
new_model=CustomModelClass()
new_model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(MODEL_PATH,"model.pt")))

#saving the model itself
torch.save(model,os.path.join(MODEL_PATH,"model.pt"))
#loading saved model to new_model
new_model=torch.load(os.path.join(MODEL_PATH,"model.pt"))

Checkpoints

• 학습의 중간 결과를 저장하여 최선의 결과를 선택
• earlystopping
• loss와 metric 값을 지속적으로 확인 저장

Transfer Learning

• 다른 데이터셋으로 만든 모델을 현재 데이터에 적용

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
vgg = models.vgg16(pretained=True).to(device)