Guardar y cargar un modelo
Una empresa de fabricación quiere clasificar sus proyectos a partir de imágenes y determinar el embalaje de envío adecuado. Tras entrenar un modelo muy preciso en PyTorch, ahora planeas guardar el modelo y sus pesos preentrenados para usarlos más adelante y compartirlos con tu equipo, asegurándote de que puedan cargarlo sin problemas.
torch y torch.nn como nn se han importado. El objeto del modelo preentrenado está disponible en tu espacio de trabajo como model, y su arquitectura como ManufacturingCNN.
Este ejercicio forma parte del curso
Deep Learning para imágenes con PyTorch
Instrucciones del ejercicio
- Guarda el modelo preentrenado como
ModelCNN.pth, recordando guardar los pesos, no solo la arquitectura. - Crea una instancia de modelo llamada
loaded_modela partir de la claseManufacturingCNN(). - Carga los pesos de
ModelCNN.pthenloaded_modelpasándolos a.load_state_dict().
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Save the model
torch.____(model.____, ____)
# Create a new model
loaded_model = ____
# Load the saved model
loaded_model.____(torch.____('ModelCNN.pth'))
print(loaded_model)