인공지능/DeepLearning
2020. 11. 12.
[PyTorch] File I/O, GPUs
우리는 다양한 구조를 사용하기 위해 결과를 저장하려는 경우가 존재한다. 또한 긴 훈련 과정을 진행할 때도 가장 좋은 방법은 중간 체크 포인트를 주기적으로 저장을 해주어야 며칠 동안 계산한 내용을 잃지 않을 수 있다. 따라서 개별 가중치 벡터와 전체 모델을 모두 로드하고 저장하는 방법에 대해 설명한다. Loading and Saving Tensors 개별 텐서의 경우 load 및 save 함수를 직접 호출하여 각각 읽고 쓸 수 있다. import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) print(x) torch.save(x, 'x-file') x2 = torch.load("x-file") prin..
