PyTorchにおけるモデルの保存と読み込み！２つの方法

1. PyTorchにおけるモデルの保存と読み込み

PyTorchは、深層学習モデルの開発や学習に使用されているフレームワークです。PyTorchで、学習したモデルをデータを保存する方法は大きく分けて二つあります。

一つ目は、モデル全体を保存する方法です。二つ目は、モデルのパラーメーターを保存する方法です。

1.1. モデルの全体の保存・ロード

1.1.1. モデル全体の保存

モデル全体を保存するには、torch.save を使用して、保存します。

torch.save(model, 'model.pth')

1.1.2. モデル全体のロード

保存されたモデルを読み込むには、torch.load を使用します。

model = torch.load('model.pth')

1.2. モデルのパラーメーターの保存・ロード

1.2.1. モデルのパラメーターの保存

モデルのパラメーターを保存するには、state_dictを使用します。

torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pth')

1.2.2. モデルのパラメーターのロード

パラメーターを読み込むには、まず同じ構造のモデルのインスタンスを作成し、その後、load_state_dictを使用して保存されたパラメーターを読み込みます。

model = MyModel()  
model.load_state_dict(torch.load('model_state_dict.pth'))