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코딩하는 애옹😸
[PyTorch] 모델 불러오기 본문
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model.save()
- 학습의 결과 저장
- 모델 형태(architecture) 와 parameter 저장
## state_dict : 모델의 parameter 표시
for param_tensor in model.state_dict():
print(param_tensor,"\t",model.state_dict()[param_tensor].size())
## torch.save : 모델의 parameter 저장
torch.save(model.state_dict(), os.path.join(MODEL_PATH, "model.pt"))
## 같은 모델의 형태에서 parameter load
new_model = TheModelClass()
new_model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(MODEL_PATH,"model.pt")))
### model의 architecture와 함께 저장
torch.save(model,os.path.join(MODEL_PATH, "model.pt"))
### model의 architecture와 함께 load
model = torch.load(os.path.join(MODEL_PATH, "model.pt"))
Checkpoints
- 학습의 중간 결과 저장
- Earlystopping 기법 사용시 이전 학습의 결과물 저장
Transfer learning
- 다른 데이터셋으로 만든 모델을 현재 데이터에 적용
Freezing
- Pretrained model을 활용할 때, model의 일부분을 frozen시키고 다른 부분은 새로 학습시킴
from torch import nn
from torchvision import models
## vgg에 vgg16 할당
vgg = models.vgg16(pretrained=True).to(device)
class MyNewNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNewNet, self).__init__()
self.vgg19 = models.vgg19(pretrained=True)
self.linear_layers = nn.Linear(1000, 1) ## 모델에 마지막 Linear Layer 추가
# Defining the forward pass
def forward(self, x):
x = self.vgg19(x)
return self.linear_layers(x)
## forward에서도 vgg19끝나고 마지막에 Linear layer
## 마지막 Layer 제외하고 Frozen
for param in my_model.parameters():
param.requires_grad = False
for param in my_model.linear_layers.parameters():
param.requires_grad = True
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