预训练模型在图像分类中的应用日益广泛,但一个常见问题是:每次运行都需要重新加载模型权重吗?本文以ResNet50模型为例,深入探讨这个问题。
我们以gl18-tl-resnet50-gem-w-83fdc30.pth权重文件为例。此文件存储了ResNet50模型训练所得的参数,是模型进行图像特征提取和分类的关键。 因此,答案是肯定的:在进行推理(使用训练好的模型对新图像进行分类)时,每次运行都需要加载此权重文件。
torch.load(weight_file)语句负责加载包含模型权重的文件。虽然文件大小(130+MB)不算巨大,但反复加载会增加运行时间,尤其在高吞吐量生产环境中,频繁加载会严重影响效率。
为优化生产环境的运行效率,通常不会每次都重新加载权重。 最佳实践是在程序启动时加载权重文件,并将加载后的模型对象存储在内存中,以便后续推理任务重复利用,避免冗余加载。 这需要根据实际应用场景和资源情况选择合适的策略。 总而言之,模型权重文件是深度学习模型进行推理的必要组成部分,它保存了模型训练成果,是模型预测的基础。 没有权重文件,模型将无法正常工作。
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