Salvare e caricare un modello
Un'azienda manifatturiera vuole classificare i propri progetti a partire dalle immagini e determinare l'imballaggio di spedizione appropriato. Dopo aver addestrato in PyTorch un modello molto accurato, ora vuoi salvare il modello e i suoi pesi pre-addestrati per usi futuri e condividerlo con il tuo team, assicurandoti che possano caricarlo senza intoppi.
torch e torch.nn come nn sono stati importati. L'oggetto del modello pre-addestrato è disponibile nel tuo workspace come model, e la sua architettura come ManufacturingCNN.
Questo esercizio fa parte del corso
Deep Learning per Immagini con PyTorch
Istruzioni dell'esercizio
- Salva il modello pre-addestrato come
ModelCNN.pth, ricordando di salvare i pesi e non solo l'architettura. - Crea un'istanza di modello chiamata
loaded_modeldalla classeManufacturingCNN(). - Carica i pesi di
ModelCNN.pthinloaded_modelpassando i pesi a.load_state_dict().
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Save the model
torch.____(model.____, ____)
# Create a new model
loaded_model = ____
# Load the saved model
loaded_model.____(torch.____('ModelCNN.pth'))
print(loaded_model)