PyTorch深度学习模型的保存和加载流程详解
一、模型参数的保存和加载
torch.save(module.state_dict(), path)
:使用module.state_dict()
函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区,然后将参数和缓冲区保存到path
所指定的文件存放路径(常用文件格式为.pt
、.pth
或.pkl
)。torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict)
:从state_dict
中加载参数和缓冲区到Module
及其子类中 。torch.nn.Module.state_dict()
函数返回python
中的一个OrderedDict
类型字典对象,该对象将每一层与它的对应参数和缓冲区建立映射关系,字典的键值是参数或缓冲区的名称。只有那些参数可以训练的层才会被保存到OrderedDict
中,例如:卷积层、线性层等。Python
中的字典类以“键:值
”方式存取数据,OrderedDict
是它的一个子类,实现了对字典对象中元素的排序(OrderedDict
根据放入元素的先后顺序进行排序)。由于进行了排序,所以顺序不同的两个OrderedDict
字典对象会被当做是两个不同的对象。- 示例:
import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.pool1(x) return x # 初始化网络 net = Net() net.conv1.weight[0].detach().fill_(1) net.conv1.weight[1].detach().fill_(2) net.conv1.bias.data.detach().zero_() # 获取state_dict state_dict = net.state_dict() # 字典的遍历默认是遍历key,所以param_tensor实际上是键值 for param_tensor in state_dict: print(param_tensor,':\n',state_dict[param_tensor]) # 保存模型参数 torch.save(state_dict,"net_params.pth") # 通过加载state_dict获取模型参数 net.load_state_dict(state_dict)
输出:
二、完整模型的保存和加载
torch.save(module, path)
:将训练完的整个网络模型module
保存到path
所指定的文件存放路径(常用文件格式为.pt
或.pth
)。torch.load(path)
:加载保存到path
中的整个神经网络模型。- 示例:
import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 2, 3) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.pool1(x) return x # 初始化网络 net = Net() net.conv1.weight[0].detach().fill_(1) net.conv1.weight[1].detach().fill_(2) net.conv1.bias.data.detach().zero_() # 保存整个网络 torch.save(net,"net.pth") # 加载网络 net = torch.load("net.pth")
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