之前训练的分类模型不知如何调用

Question

老师您好，我在分类模型数据增强那一节跑了分类模型，想在讲解finetune的这一节里调用训练好的模型数据时，发现找不到之前训练的分类模型。在data-unversioned文件夹中的models文件夹中(我的文件夹里面是下面截图)，只有分割模型的训练state。
我想是不是分类模型里面我存储模型结果没设置好，请问老师我该怎么修改呢？

Answer 1

读书林 2025-05-15 11:12:51

# code2.training.py  422 行添加
score = metrics_dict['pr/recall']
return score
# code2.training.py  457 行添加 saveModel方法
def saveModel(self, type_str, epoch_ndx, isBest=False):
        file_path = os.path.join(
            'data-unversioned',
            'part',
            'models',
            self.cli_args.tb_prefix,
            '{}_{}_{}.{}.state'.format(
                type_str,
                self.time_str,
                self.cli_args.comment,
                self.totalTrainingSamples_count,
            )
        )

        os.makedirs(os.path.dirname(file_path), mode=0o755, exist_ok=True)

        model = self.model
        if isinstance(model, torch.nn.DataParallel):
            model = model.module

        state = {
            'sys_argv': sys.argv,
            'time': str(datetime.datetime.now()),
            'model_state': model.state_dict(),
            'model_name': type(model).__name__,
            'optimizer_state' : self.optimizer.state_dict(),
            'optimizer_name': type(self.optimizer).__name__,
            'epoch': epoch_ndx,
            'totalTrainingSamples_count': self.totalTrainingSamples_count,
        }
        torch.save(state, file_path)

        log.info("Saved model params to {}".format(file_path))

        if isBest:
            best_path = os.path.join(
                'data-unversioned', 'part', 'models',
                self.cli_args.tb_prefix,
                f'{type_str}_{self.time_str}_{self.cli_args.comment}.best.state')
            shutil.copyfile(file_path, best_path)

            log.info("Saved model params to {}".format(best_path))

        with open(file_path, 'rb') as f:
            log.info("SHA1: " + hashlib.sha1(f.read()).hexdigest())

# code2.training.py 212 行添加 

 if epoch_ndx == 1 or epoch_ndx % 5 == 0:
                # if validation is wanted
                valMetrics_t = self.doValidation(epoch_ndx, val_dl)
                score = self.logMetrics(epoch_ndx, 'val', valMetrics_t)
                best_score = max(score, best_score)

                self.saveModel('cls', epoch_ndx, score == best_score)

Answer 2

荒川123 2025-05-16 17:09:50

这个问题解决了吗

楼下同学的方法应该可以

• 提问者 轨迹Orbit #1

  谢谢老师，解决了😊

Answer 3

读书林 2025-05-06 16:57:46

我的也是这样

• 读书林 #1

  这个要在code2 training中 加保存逻辑代码

• 提问者 轨迹Orbit #2

  谢谢！终于解决了！之前自己尝试的保存逻辑代码存在一点问题

Answer 4

荒川123 2025-05-05 09:28:34

看一下您分类模型设置的存储位置是哪里呢？看起来训练已完成应该有存储呀，是不是不在当前位置