参考Pytorchのモデル管理とパラメータ保存&ロードファイルは下のように管理することにします。推論は、eval_unit.ipynbを使用することにします。model.pth┝learning_unit.ipynb┝eval_unit.ipynbモデルの学習PyTorchでは、モデルそのものを保存することはオススメされていません。model.state_dict()を保存します。学習ユニットで、保存したmodel.state_dict()を読み込みます。torch.load()でファイルを読み込みます。model.load_state_dict()で、モデルに適用します。この時、学習ユニットと推論ユニットで分けた場合でdeviceが依存してしまいます。torch.load()の引数に”map_location=device”でdeviceを選択することで解決できます。Pytorchでの、データの読み込みとデータセットの作り方を説明します。ディープラーニングで最近人気が出てきているPytorchで、CNNを学習していきます。プログラムはブロックごとに分けて、紹介します。参考ディープラーニングCNNの畳み込み演算のサイズディープラーニングPytorchでCNNの全結合層の入力サイズ(shape)を確かめる方法PythonJupyterNotebookでGPUのメモリを解放する方法-Windows編statsmodelsで季節成分分解ホームデータサイエンスディープラーニングPytorchのモデル管理とパラメータ保存&ロードSummaryβshort某大学院M1データ解析を勉強しています。プログラミングPythonC++ホーム検索トップサイドバーSummaryβshort某大学院M1データ解析を勉強しています。ネットワーク分析アーカイブ2020年2月12020年1月112019年12月62019年11月22019年10月52019年9月82019年8月102019年7月42019年6月72019年5月202019年4月82019年3月112019年2月122019年1月142018年12月132018年11月202018年10月242018年9月232018年8月162018年7月112018年6月182018年5月6タイトルとURLをコピーしました。