Enregistrer et charger un modèle
Une entreprise manufacturière veut classer ses projets à partir d'images et déterminer l'emballage d'expédition approprié. Après avoir entraîné dans PyTorch un modèle très précis, vous prévoyez maintenant d'enregistrer le modèle et ses poids préentraînés pour un usage ultérieur et pour le partager avec votre équipe, afin qu'elle puisse le charger sans accroc.
torch et torch.nn sous le nom nn ont été importés. L'objet du modèle préentraîné est disponible dans votre espace de travail sous model, et son architecture sous ManufacturingCNN.
Cette activité fait partie du cours
Deep Learning pour les images avec PyTorch
Instructions de l’exercice
- Enregistrez le modèle préentraîné sous
ModelCNN.pthen veillant à enregistrer les poids, pas seulement l'architecture. - Créez une instance de modèle appelée
loaded_modelà partir de la classeManufacturingCNN(). - Chargez les poids de
ModelCNN.pthdansloaded_modelen passant les poids à.load_state_dict().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Save the model
torch.____(model.____, ____)
# Create a new model
loaded_model = ____
# Load the saved model
loaded_model.____(torch.____('ModelCNN.pth'))
print(loaded_model)