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解决pytorch 保存模型遇到的问题

2021-03-03 13:54:53 来源:易采站长站 作者:

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解决pytorch 保存模型遇到的问题

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今天用pytorch保存模型时遇到bug

Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'>

在google上查找原因,发现是保存时保存了整个模型的原因,而模型中有一些自定义的参数

torch.save(model,save_path) 改为 torch.save(model.state_dict(),save_path)

然后载入模型也做相应的更改就好了

补充:pytorch训练模型的一些坑

1. 图像读取

opencv的python和c++读取的图像结果不一致,是因为python和c++采用的opencv版本不一样,从而使用的解码库不同,导致读取的结果不同。

2. 图像变换

PIL和pytorch的图像resize操作,与opencv的resize结果不一样,这样会导致训练采用PIL,预测时采用opencv,结果差别很大,尤其是在检测和分割任务中比较明显。

3. 数值计算

pytorch的torch.exp与c++的exp计算,10e-6的数值时候会有10e-3的误差,对于高精度计算需要特别注意,比如

两个输入5.601597, 5.601601, 经过exp计算后变成270.85862343143174, 270.85970686809225

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易采站长站。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

以上就是关于对解决pytorch 保存模型遇到的问题的详细介绍。欢迎大家对解决pytorch 保存模型遇到的问题内容提出宝贵意见

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