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小编给大家分享一下Pytorch中.pth权重文件的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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经常遇到的问题：
进行finutune时，改配置文件中的学习率，发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率， 并没有使用新的学习率。
原因：
首先查看.pth文件中的内容，我们发现它其实是一个字典格式的文件
其中保存了optimizer和scheduler，所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。
我们只需要权重，也就是model部分，将其导出就可以了
import torch
original = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth')
new = {"model": original["model"]}
torch.save(new, 'path/to/new/checkpoint.pth')以上是“Pytorch中.pth权重文件的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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