【问题标题】:Saving and a fast.ai v1 ULMFiT model. to/from disk保存和 fast.ai v1 ULMFiT 模型。到/从磁盘
【发布时间】:2019-01-10 02:26:10
【问题描述】:

简单的问题。

I have been doing experiments with ULMFiT

但我看不到一种方法可以轻松地将模型保存到磁盘或从磁盘加载模型?此示例中创建的 RNNLearner 类有一个可用的加载方法,但没有记录。

我尝试了几种方法,但都没有奏效。有什么我想念的吗?似乎没有从磁盘加载的快速 ai v1 模型的任何示例。

【问题讨论】:

    标签: python deep-learning fast-ai


    【解决方案1】:

    RNNLearner() class 有一个save_encoder() 方法。例如,如果您的RNNLearner() 对象被称为learn,那么调用save_encoder() 方法的调用将是:learn.save_encoder(name='my_model_name')

    另外,RNNLearner() 类继承自 Learner() class,它本身包含一个 save() 方法。

    save_encoder()save() 方法都有一个 name 参数,该参数接受一个字符串作为保存模型的名称。

    【讨论】:

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