模型的保存與加載

首先，需要導(dǎo)入兩個(gè)包

import torch
import torchvision.models as models

保存和加載模型參數(shù)

PyTorch模型將學(xué)習(xí)到的參數(shù)存儲(chǔ)在一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)字典中，叫做state_dict。這可以通過torch.save方法來實(shí)現(xiàn)。
我們導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練好的VGG16模型，并將其保存。我們將state_dict字典保存在model_weights.pth文件中。

model = models.vgg16(pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

想要加載模型參數(shù)，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)和原模型一樣的實(shí)例，然后通過load_state_dict()方法來加載模型參數(shù)

• 創(chuàng)建一個(gè)VGG16模型實(shí)例（未經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的）
• 加載本地參數(shù)

model = models.vgg16() # we do not specify pretrained=True, i.e. do not load default weights
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model.eval()

注意：在進(jìn)行測(cè)試前，如果模型中有dropout層和batch normalization層的話，一定要使用model.eval()將模型轉(zhuǎn)到測(cè)試模式。

• 在train模式下，dropout網(wǎng)絡(luò)層會(huì)按照設(shè)定的參數(shù)p設(shè)置保留激活單元的概率（保留概率=p); batchnorm層會(huì)繼續(xù)計(jì)算數(shù)據(jù)的mean和var等參數(shù)并更新。
• 在val模式下，dropout層會(huì)讓所有的激活單元都通過，而batchnorm層會(huì)停止計(jì)算和更新mean和var，直接使用在訓(xùn)練階段已經(jīng)學(xué)出的mean和var值

當(dāng)然，相同的，在模型進(jìn)行訓(xùn)練之前，要使用model.train()來將模型轉(zhuǎn)為訓(xùn)練模式

保存和加載模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)

當(dāng)加載模型權(quán)重時(shí)，我們需要首先實(shí)例化模型類，因?yàn)轭惗x了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。我們可能希望將這個(gè)類的結(jié)構(gòu)與模型保存在一起。這樣的話，我們可以將model而不是model.state_dict()作為參數(shù)。

torch.save(model, 'model.pth')

這樣，我們加載模型的時(shí)候就不用再新建一個(gè)實(shí)例了。加載方式如下所示

model = torch.load('model.pth')

這種方式在網(wǎng)絡(luò)比較大的時(shí)候可能比較慢，因?yàn)橄噍^于上面的方式多存儲(chǔ)了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

總結(jié)

到此這篇關(guān)于PyTorch模型的保存與加載方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch模型保存加載內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！