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Pytorch怎樣保存訓(xùn)練好的模型

 更新時間：2023年02月20日 09:55:33   作者：comli_cn  
這篇文章主要介紹了Pytorch怎樣保存訓(xùn)練好的模型問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

為什么要保存和加載模型

用數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到了比較理想的模型，但在實際應(yīng)用的時候不可能每次都先進(jìn)行訓(xùn)練然后再使用，所以就得先將之前訓(xùn)練好的模型保存下來，然后在需要用到的時候加載一下直接使用。

模型的本質(zhì)是一堆用某種結(jié)構(gòu)存儲起來的參數(shù)，所以在保存的時候有兩種方式

  • 一種方式是直接將整個模型保存下來，之后直接加載整個模型，但這樣會比較耗內(nèi)存；
  • 另一種是只保存模型的參數(shù)，之后用到的時候再創(chuàng)建一個同樣結(jié)構(gòu)的新模型，然后把所保存的參數(shù)導(dǎo)入新模型。

兩種情況的實現(xiàn)方法

（1）只保存模型參數(shù)字典（推薦）

#保存
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
#讀取
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))

（2）保存整個模型

#保存
torch.save(the_model, PATH)
#讀取
the_model = torch.load(PATH)

只保存模型參數(shù)的情況（例子）

pytorch會把模型的參數(shù)放在一個字典里面，而我們所要做的就是將這個字典保存，然后再調(diào)用。

比如說設(shè)計一個單層LSTM的網(wǎng)絡(luò)，然后進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完之后將模型的參數(shù)字典進(jìn)行保存，保存為同文件夾下面的rnn.pt文件：

class LSTM(nn.Module):
? ? def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
? ? ? ? super(LSTM, self).__init__()
? ? ? ? self.hidden_size = hidden_size
? ? ? ? self.num_layers = num_layers
? ? ? ? self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
? ? ? ? self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)

? ? def forward(self, x):
? ? ? ? # Set initial states
? ? ? ? h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)?
? ? ? ? ?# 2 for bidirection
? ? ? ? c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
? ? ? ? # Forward propagate LSTM
? ? ? ? out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) ?
? ? ? ? # out: tensor of shape (batch_size, seq_length, hidden_size*2)
? ? ? ? out = self.fc(out)
? ? ? ? return out


rnn = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device)

# optimize all cnn parameters
optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=0.001) ?
# the target label is not one-hotted
loss_func = nn.MSELoss() ?

for epoch in range(1000):
? ? output = rnn(train_tensor) ?# cnn output`
? ? loss = loss_func(output, train_labels_tensor) ?# cross entropy loss
? ? optimizer.zero_grad() ?# clear gradients for this training step
? ? loss.backward() ?# backpropagation, compute gradients
? ? optimizer.step() ?# apply gradients
? ? output_sum = output


# 保存模型
torch.save(rnn.state_dict(), 'rnn.pt')

保存完之后利用這個訓(xùn)練完的模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：

# 測試所保存的模型
m_state_dict = torch.load('rnn.pt')
new_m = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device)
new_m.load_state_dict(m_state_dict)
predict = new_m(test_tensor)

這里做一下說明，在保存模型的時候rnn.state_dict()表示rnn這個模型的參數(shù)字典，在測試所保存的模型時要先將這個參數(shù)字典加載一下

m_state_dict = torch.load('rnn.pt')；

然后再實例化一個LSTM對像，這里要保證傳入的參數(shù)跟實例化rnn是傳入的對象時一樣的，即結(jié)構(gòu)相同

new_m = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device)；

下面是給這個新的模型傳入之前加載的參數(shù)

new_m.load_state_dict(m_state_dict)；

最后就可以利用這個模型處理數(shù)據(jù)了

predict = new_m(test_tensor)

保存整個模型的情況（例子）

class LSTM(nn.Module):
? ? def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
? ? ? ? super(LSTM, self).__init__()
? ? ? ? self.hidden_size = hidden_size
? ? ? ? self.num_layers = num_layers
? ? ? ? self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
? ? ? ? self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)

? ? def forward(self, x):
? ? ? ? # Set initial states
? ? ? ? h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) ?# 2 for bidirection
? ? ? ? c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)

? ? ? ? # Forward propagate LSTM
? ? ? ? out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) ?# out: tensor of shape (batch_size, seq_length, hidden_size*2)
? ? ? ? # print("output_in=", out.shape)
? ? ? ? # print("fc_in_shape=", out[:, -1, :].shape)
? ? ? ? # Decode the hidden state of the last time step
? ? ? ? # out = torch.cat((out[:, 0, :], out[-1, :, :]), axis=0)
? ? ? ? # out = self.fc(out[:, -1, :]) ?# 取最后一列為out
? ? ? ? out = self.fc(out)
? ? ? ? return out


rnn = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=2).to(device)
print(rnn)


optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=0.001) ?# optimize all cnn parameters
loss_func = nn.MSELoss() ?# the target label is not one-hotted

for epoch in range(1000):
? ? output = rnn(train_tensor) ?# cnn output`
? ? loss = loss_func(output, train_labels_tensor) ?# cross entropy loss
? ? optimizer.zero_grad() ?# clear gradients for this training step
? ? loss.backward() ?# backpropagation, compute gradients
? ? optimizer.step() ?# apply gradients
? ? output_sum = output


# 保存模型

torch.save(rnn, 'rnn1.pt')

保存完之后利用這個訓(xùn)練完的模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：

new_m = torch.load('rnn1.pt')
predict = new_m(test_tensor)

參考pytorch的官方文檔

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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