교 향
Maximalism
교 향
전체 방문자
오늘
어제
  • 전체글
    • Coding
    • Linux
    • Docker
    • Python
    • AI
      • GPT
      • Pandas
      • Numpy
      • tensorflow
      • pytorch
      • openCV
      • Study
      • AIconnect - [GPT]한국어..
    • Data structure, OS
    • Competitions
    • Investment
    • Book
    • Health
    • Trip
    • Memo
    • 대학원

블로그 메뉴

  • 홈
  • 태그
  • 미디어로그
  • 위치로그
  • 방명록

공지사항

인기 글

태그

  • ActivationFunction #활성화함수 #인공지능면접
  • AI면접 #딥러닝면접 #인공지능면접 #기울기소실 #GradientVanishing

최근 댓글

최근 글

티스토리

hELLO · Designed By 정상우.
교 향

Maximalism

AI/pytorch

copy.deepcopy(model.state_dict())

2022. 9. 28. 20:24
https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html#id5v
 

모델 저장하기 & 불러오기

Author: Matthew Inkawhich, 번역: 박정환,. 이 문서에서는 PyTorch 모델을 저장하고 불러오는 다양한 방법을 제공합니다. 이 문서 전체를 다 읽는 것도 좋은 방법이지만, 필요한 사용 예의 코드만 참고하

tutorials.pytorch.kr

참고 파이토치 공식문서
 
 

 early stopping에서 저장한 가중치를 복사해올때

    best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
 
 
copy.deepcopy(model.state_dict())

NOTE

만약 (검증 손실(validation loss) 결과에 따라) 가장 성능이 좋은 모델만 유지할 계획이라면, best_model_state = model.state_dict() 은 모델의 복사본이 아닌 모델의 현재 상태에 대한 참조(reference)만 반환한다는 사실을 잊으시면 안됩니다! 따라서 best_model_state 을 직렬화(serialize)하거나, best_model_state = deepcopy(model.state_dict()) 을 사용해야 합니다. 그렇지 않으면, 제일 좋은 성능을 내는 best_model_state 은 계속되는 학습 단계에서 갱신될 것입니다. 결과적으로, 최종 모델의 상태는 과적합(overfit)된 상태가 됩니다.

'AI > pytorch' 카테고리의 다른 글

파이토치 환경에서 randomness를 고정하기 위한 방법  (0) 2022.09.28
    'AI/pytorch' 카테고리의 다른 글
    • 파이토치 환경에서 randomness를 고정하기 위한 방법
    교 향
    교 향
    AI/ML/DL

    티스토리툴바