pytorch保存模型pth_Pytorch模型的加载和保存是否有坑？

谢邀，我也不是很确定，手边暂时也没法google，先抛个砖吧，期待后续有大佬来解答。

之前用keras训练模型也遇到过类似的问题，pre-trained model 直接inference倒是没什么问题，但如果继续train的话会发现loss很高，并没有在上次的loss基础上开始继续优化。

之前google到的回答大概意思是在保存的时候记得optimizer也要保存，然后continuously train的时候，除了load模型和参数，也要load optimizer.torch.save(optimiser.state_dict(), 'optimiser.pth')

optimiser.load_state_dict(torch.load('optimiser.pth'))

Update:

If you trained your model using Adam, you need to save the optimizer state dict as well and reload that. Also, if you used any learning rate decay, you need to reload the state of the schedulerbecause it gets reset if you don’t, and you may end up with a higher learning rate that will make the solution state oscillate. Finally, if you have any dropout or batch norm in your model architecture, and you saved your model after a test loop (in which casemodel.eval()was called), make sure to callmodel.train()before the training loop.

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