pytorch模型保存方式
pytorch模型保存
保存模型主要分為兩類：
- 保存整個(gè)模型
- 只保存模型參數(shù)
1.保存加載整個(gè)模型（不推薦）
保存整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)+權(quán)重參數(shù)
torch.save(model,'net.pth')
加載整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型（可能比較耗時(shí)）
model=torch.load('net.pth')2.只保存加載模型參數(shù)（推薦）
保存模型的權(quán)重參數(shù)（速度快，占內(nèi)存少）
torch.save(model.state_dict(),'net_params.pth')
load 模型參數(shù)
因?yàn)槲覀冎槐４媪?模型的參數(shù)，所以需要先定義一個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)象，然后再加載模型參數(shù)。
model=myNet()
#將模型參數(shù)加載到新模型中，torch.load返回的是一個(gè)OrderedDict，說(shuō)明.state_dict()只是把所有模型的參數(shù)都已OrderedDict的形式存下來(lái)。
state_dict=torch.load('net_params.pth')
model.load_state_dict(state_dict)Note:保存模型進(jìn)行推理測(cè)試時(shí)，只需保存訓(xùn)練好的模型的權(quán)重參數(shù)，即推薦第二種方法。
load_state_dict的參數(shù)strict=False new_model.load_state_dict(state_dict,strict=False)
如果哪一天我們需要重新寫這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的，比如使用new_model，如果直接load會(huì)出現(xiàn)unexpected key.
但是加上strict=False可以很容易地加載預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)（注意檢查key是否匹配），直接忽略不匹配的key,對(duì)于匹配的key則進(jìn)行正常的賦值。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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