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联邦学习权重聚合,联邦学习权重更新

时间:2024-06-15 12:31:50浏览次数:17  
标签:权重 模型 学习 state dict 联邦 参数 model

目录

联邦学习权重聚合

model.state_dict() 

保存模型参数

加载模型参数

注意事项

联邦学习权重更新


联邦学习权重聚合

model.state_dict() 

在PyTorch框架中,model.state_dict() 是一个非常重要的方法,它用于获取模型的参数(即权重和偏置)作为一个有序字典(OrderedDict),其中字典的键是各层参数的名称,字典的值是对应的参数张量(Tensor)。

当你训练一个模型时,你可能会想要保存模型的参数以便将来使用,或者在不同的环境或机器上加载它们。model.state_dict() 和 model.load_state_dict(state_dict) 就是为此而设计的。

以下是一些关于如何使用 model.state_dict() 的示例:

保存模型参数

import torch

标签:权重,模型,学习,state,dict,联邦,参数,model
From: https://blog.csdn.net/qq_38998213/article/details/139665670

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