torch.optim.Optimizer.load_state_dict

Optimizer.load_state_dict(state_dict) [исходный код]

Загружает состояние оптимизатора.

Параметры:

state_dict (dict) – состояние оптимизатора. Должно быть объектом, возвращённым вызовом state_dict().

Предупреждение

Убедитесь, что этот метод вызывается после инициализации torch.optim.lr_scheduler.LRScheduler, так как его вызов до этого перезапишет загруженные скорости обучения.

Примечание

Имена параметров (если они присутствуют под ключом «param_names» в каждой группе параметров в state_dict()) не влияют на процесс загрузки. Чтобы использовать имена параметров в пользовательских сценариях (например, если параметры в загруженном словаре состояний отличаются от инициализированных в оптимизаторе), следует реализовать пользовательский register_load_state_dict_pre_hook для соответствующей адаптации загруженного словаря. Если param_names присутствуют в загруженном словаре состояний param_groups, они будут сохранены и переопределят текущие имена, если таковые имеются, в состоянии оптимизатора. Если их нет в загруженном словаре состояний, param_names оптимизатора останется без изменений.

Пример

>>> optimizer = ...  # initialized optimizer matching the saved state
>>> scheduler1 = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(
...     optimizer,
...     start_factor=0.1,
...     end_factor=1,
...     total_iters=20,
... )
>>> scheduler2 = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(
...     optimizer,
...     T_max=80,
...     eta_min=3e-5,
... )
>>> lr = torch.optim.lr_scheduler.SequentialLR(
...     optimizer,
...     schedulers=[scheduler1, scheduler2],
...     milestones=[20],
... )
>>> lr.load_state_dict(torch.load("./save_seq.pt"))
>>> # now load the optimizer checkpoint after loading the LRScheduler
>>> optimizer.load_state_dict(torch.load("./save_optim.pt"))