Torch/Lua、訓練されたニューラルネットワークモデルのパラメータを取得してファイルに保存する方法は？

Question

th> net 
nn.Sequential { 
    [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> (7) -> (8) -> (9) -> (10) -> (11) -> (12) -> (13) -> (14) -> output] 
    (1): nn.VolumetricFullConvolution(200 -> 512, 4x4x4) 
    (2): nn.VolumetricBatchNormalization (5D) (512) 
    (3): nn.ReLU 
    (4): nn.VolumetricFullConvolution(512 -> 256, 4x4x4, 2,2,2, 1,1,1) 
    (5): nn.VolumetricBatchNormalization (5D) (256) 
    (6): nn.ReLU 
    (7): nn.VolumetricFullConvolution(256 -> 128, 4x4x4, 2,2,2, 1,1,1) 
    (8): nn.VolumetricBatchNormalization (5D) (128) 
    (9): nn.ReLU 
    (10): nn.VolumetricFullConvolution(128 -> 64, 4x4x4, 2,2,2, 1,1,1) 
    (11): nn.VolumetricBatchNormalization (5D) (64) 
    (12): nn.ReLU 
    (13): nn.VolumetricFullConvolution(64 -> 1, 4x4x4, 2,2,2, 1,1,1) 
    (14): nn.Sigmoid 
} 

このモデルのパラメータを取得してファイルに保存します。 私はnet：getParameters（）を試しました。しかし、私は1次元の配列を取得します。 このモデルのパラメータを取得してファイルに保存するにはどうすればよいですか？

Answer 1

torcy.save('mynet.t7',netで保存できます。 パラメータには params, grad_params = net:getParameters()でアクセスできます。この変数を取得したら、バイナリ形式でオブジェクトを保存するtorch.saveを使用してこの変数を保存できます。したがって、この方法でトーチに変数を保存する