python - 如何缓存 Pytorch 模型以供未连接互联网时使用？

Question

我在分类问题中使用 vgg19。我可以访问校园研究计算机进行训练，但完成计算的节点无法访问互联网。因此运行像 self.net = models.vgg19(pretrained=True) 这样的代码失败并出现错误 urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 101] Network is unreachable>

有没有办法可以将模型缓存在头节点(我可以访问互联网)上，并从缓存而不是计算节点上的互联网加载模型？

Answer 1

如果您只是将预训练网络的权重保存在某处，则可以像加载任何其他网络权重一样加载它们。

保存:

import torchvision

#  I am assuming we have internet access here
model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), "Somewhere")

加载中:

import torchvision

def create_vgg16(dict_path=None):
    model = torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
    if (dict_path != None):
        model.load_state_dict(torch.load(dict_path))
    return model

model = create_vgg16("Somewhere")