pytorch模型保存與加載中的一些問題實戰(zhàn)記錄
前言
最近使用pytorch訓練模型，保存模型后再次加載使用出現了一些問題。記錄一下解決方案！
一、torch中模型保存和加載的方式
1、模型參數和模型結構保存和加載
torch.save(model,path) torch.load(path)
2、只保存模型的參數和加載——這種方式比較安全，但是比較稍微麻煩一點點
torch.save(model.state_dict(),path) model_state_dic = torch.load(path) model.load_state_dic(model_state_dic)
二、torch中模型保存和加載出現的問題
1、單卡模型下保存模型結構和參數后加載出現的問題
模型保存的時候會把模型結構定義文件路徑記錄下來，加載的時候就會根據路徑解析它然后裝載參數；當把模型定義文件路徑修改以后，使用torch.load(path)就會報錯。
把model文件夾修改為models后，再加載就會報錯。
import torch
from model.TextRNN import TextRNN
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN.bin')
print('load_model',load_model)這種保存完整模型結構和參數的方式，一定不要改動模型定義文件路徑。
2、多卡機器單卡訓練模型保存后在單卡機器上加載會報錯
在多卡機器上有多張顯卡0號開始，現在模型在n>=1上的顯卡訓練保存后，拷貝在單卡機器上加載
import torch
from model.TextRNN import TextRNN
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN_cuda_1.bin')
print('load_model',load_model)
會出現cuda device不匹配的問題——你保存的模代碼段 小部件型是使用的cuda1，那么采用torch.load()打開的時候，會默認的去尋找cuda1，然后把模型加載到該設備上。這個時候可以直接使用map_location來解決，把模型加載到CPU上即可。
load_model = torch.load('experiment_model_save/textRNN_cuda_1.bin',map_location=torch.device('cpu'))3、多卡訓練模型保存模型結構和參數后加載出現的問題
當用多GPU同時訓練模型之后，不管是采用模型結構和參數一起保存還是單獨保存模型參數，然后在單卡下加載都會出現問題
a、模型結構和參數一起保然后在加載
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
模型訓練的時候采用上述多進程的方式，所以你在加載的時候也要聲明，不然就會報錯。
b、單獨保存模型參數
model = Transformer(num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6)
state_dict = torch.load('train_model/clip/experiment.pt')
model.load_state_dict(state_dict)同樣會出現問題，不過這里出現的問題是參數字典的key和模型定義的key不一樣
原因是多GPU訓練下，使用分布式訓練的時候會給模型進行一個包裝，代碼如下：
model = torch.load('train_model/clip/Vtransformers_bert_6_layers_encoder_clip.bin')
print(model)
model.cuda(args.local_rank)
。。。。。。
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank],find_unused_parameters=True)
print('model',model)包裝前的模型結構：
包裝后的模型
在外層多了DistributedDataParallel以及module，所以才會導致在單卡環(huán)境下加載模型權重的時候出現權重的keys不一致。
三、正確的保存模型和加載的方法
if gpu_count > 1:
torch.save(model.module.state_dict(),save_path)
else:
torch.save(model.state_dict(),save_path)
model = Transformer(num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6)
state_dict = torch.load(save_path)
model.load_state_dict(state_dict)這樣就是比較好的范式，加載不會出錯。
總結
到此這篇關于pytorch模型保存與加載中的一些問題的文章就介紹到這了,更多相關pytorch模型保存與加載內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關文章
這篇文章主要介紹了Python通過Pygame繪制移動的矩形實例代碼，具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下2018-01-01
這篇文章主要介紹了Python實現利用最大公約數求三個正整數的最小公倍數,涉及Python數學運算相關操作技巧,需要的朋友可以參考下2017-09-09
這篇文章主要介紹了python實現報表自動化詳解，涉及python讀，寫excel—xlwt常用功能，xlutils 常用功能，xlwt寫Excel時公式的應用等相關內容，具有一定參考價值，需要的朋友可以了解下。2017-11-11
這篇文章主要介紹了利用python list完成最簡單的DB連接池方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2019-08-08
這篇文章主要介紹了python 日志模塊logging的使用場景及示例，幫助大家更好的理解和使用python，感興趣的朋友可以了解下2021-01-01
這篇文章主要介紹了matplotlib 對坐標的控制,加圖例注釋的操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-04-04
今天給大伙分享一下 Python 爬蟲的教程，這次主要涉及到的是關于某 APP 的逆向分析并抓取數據，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-05-05
下面小編就為大家?guī)硪黄狿ython 多進程并發(fā)操作中進程池Pool的實例。小編覺得挺不錯的，現在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-11-11
這篇文章主要介紹了Django實現CAS+OAuth2的方法示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2019-10-10
Python退出While循環(huán)的3種方法舉例詳解
在每次循環(huán)結束后,我們需要檢查循環(huán)條件是否滿足。如果條件滿足,則繼續(xù)執(zhí)行循環(huán)體內的代碼,否則退出循環(huán),這篇文章主要給大家介紹了關于Python退出While循環(huán)的3種方法,需要的朋友可以參考下2023-10-10