Enregistrer et charger un modèle
Une entreprise de fabrication souhaite classer ses projets à partir d’images et déterminer l’emballage d’expédition approprié. Après avoir entraîné un modèle très précis avec PyTorch, vous souhaitez maintenant enregistrer le modèle et ses poids pré-entraînés pour une utilisation ultérieure et le partager avec votre équipe, en vous assurant qu’ils puissent le charger sans difficulté.
torch et torch.nn sous le nom nn ont été importés. L’objet du modèle pré-entraîné est disponible dans votre espace de travail sous model, et son architecture sous ManufacturingCNN.
Cet exercice fait partie du cours
Deep Learning pour l’image avec PyTorch
Instructions
- Enregistrez le modèle pré-entraîné sous
ModelCNN.pthen veillant à sauvegarder les poids, et 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 cet exemple de code.
# Save the model
torch.____(model.____, ____)
# Create a new model
loaded_model = ____
# Load the saved model
loaded_model.____(torch.____('ModelCNN.pth'))
print(loaded_model)