我在CNN.py里保存了model模型，在CNN_test.py里加载为什么会用CNN.py里的自定义模型类重新进行训练？
print出来的模型是这样的，里面有SimpleCNN，就是继承的nn.Module
print(model.named_parameters())出来时是<generator object Module.named_parameters at 0x0000024DB4D44888>，是不是程序有错啊？
加载训练好的模型为什么会重新进行训练？
print出来的模型是这样的，里面有SimpleCNN，就是继承的nn.Module
print(model.named_parameters())出来时是<generator object Module.named_parameters at 0x0000024DB4D44888>，是不是程序有错啊？
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- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2021-09-16 21:35回答 1 已采纳 在训练的时候用visdom可视化每个iterator的loss值，把visdom换成tensorbord发现问题解决了，应该是用visdom记录的时候占用了电脑的进程。
- 2024-01-26 11:59《PyTorch AI模型训练手册》是一本专为深度学习爱好者和从业者打造的全面指南，旨在帮助读者从零基础开始，逐步掌握PyTorch这一强大的深度学习框架，并深入理解AI模型的训练过程。这本书覆盖了从入门到进阶的各个...
- 2018-09-18 03:37回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/zwwhsxq/article/details/80525016 https://blog.csdn.net/AManFromEarth/article/
- 2022-07-21 14:33回答 1 已采纳 model = your_networkmodel.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))这只是个加载预
- 2023-02-22 13:07回答 2 已采纳 Huggingface 提供的预训练模型 bert-base-uncased 只包含 BertModel 的权重，不包括线性层 + 激活函数的权重。它的线性层 + 激活函数的权重是随机的，所以你的3次
- 2020-04-22 13:59压缩包内的“人工智能语音识别训练好的模型”很可能是一个包含了预训练模型权重和配置文件的集合。用户可能需要利用特定的框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras，加载模型并进行推理，以便在实际应用中使用。此外，...
- 2021-12-25 21:11回答 2 已采纳 个人认为会不会是resnet结构复杂导致不能使用这种简单的model.save来保存？建议使用save_weight方法，和load_weight方法来保存和导入模型
- 2021-06-10 12:39回答 1 已采纳 等一会儿，应该是加载数据吧
- 2023-04-10 17:09回答 3 已采纳 该报错可能是由于在加载模型时没有正确注册自定义损失函数导致的。另一个可能的原因是，使用的 TensorFlow 版本不支持 reduction 参数，但在自定义损失函数中使用了该参数。在 Tensor
- 2024-05-30 21:27AI大模型探索者的博客 训练大模型都是用GPU来训练。其实CPU也能用来训练，只是比较慢，图中绿色的部分是真正用来计算的，在CPU中计算单元（用来计算的部分）占用的比例很小（还有缓存、控制单元占用的比例比较多）。
- 2021-08-13 10:58回答 1 已采纳 对比加载进CPU和GPU的参数对比每一层的输出主要是看看参数读取问题还是模型前向传播问题
- 2024-01-06 21:09RoBERTa是BERT的改进版，通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了State...本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练，也会提供PyTorch的预训练模型和加载方式。
- 2024-07-03 14:33少喝冰美式的博客 训练一个大模型，在训练完成之后最重要的就是要把模型给保存下，然后在使用的时候加载。在什么情况下需要保存模型？保存模型主要有两种情况，第一种是重新设计了一个新的模型，第二种是微调过的模型。
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10月7日-
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