ec网站域名,app开发策划书范文,erp软件排名,对网站建设公司说torch.save()和torch.load()是PyTorch中用于模型保存和加载的函数。它们提供了一种方便的方式来保存和恢复模型的状态、结构和参数。可以使用它们来保存和加载整个模型或其他任意的Python对象#xff0c;并且可以在加载模型时指定目标设备。
1.语法介绍
1.1 torch.save()语法… torch.save()和torch.load()是PyTorch中用于模型保存和加载的函数。它们提供了一种方便的方式来保存和恢复模型的状态、结构和参数。可以使用它们来保存和加载整个模型或其他任意的Python对象并且可以在加载模型时指定目标设备。
1.语法介绍
1.1 torch.save()语法 torch.save()函数用于将PyTorch模型保存到磁盘上的文件中以便以后可以重新加载和使用。它的基本语法如下
torch.save(obj, f, pickle_modulemodule pickle from ..., pickle_protocol2) 参数说明 obj是要保存的对象通常是一个模型的状态字典state_dict()。 f是文件的路径或文件对象用于存储模型。 pickle_module是用于序列化的Python模块默认为pickle。 pickle_protocol是序列化时使用的协议版本默认为2。
1.2 torch.load()语法 torch.load()函数用于从磁盘上的文件加载保存的模型。它的基本语法如下
torch.load(f, map_locationNone, pickle_modulemodule pickle from ...) 参数说明 f是要加载的文件的路径或文件对象。 map_location用于指定加载模型的设备CPU或特定的GPU设备。默认情况下加载的模型将被存储在与保存模型时相同的设备上。 pickle_module是用于反序列化的Python模块默认为pickle。
2. 基本使用示例介绍
2.1 保存和加载整个模型 除了保存和加载模型的状态字典外torch.save()和torch.load()还可以用于保存和加载整个模型包括模型的结构、参数和其他相关信息。 要保存整个模型使用以下代码
torch.save(model, model.pth) 要加载整个模型使用以下代码
model torch.load(model.pth) 注意加载整个模型时需要确保模型的定义代码可用因为它将用于重新创建模型的结构。
2.2 保存和加载其他对象 torch.save()和torch.load()不仅限于保存和加载模型还可以用于保存和加载其他任意的Python对象。只需将要保存的对象传递给torch.save()然后使用torch.load()来加载该对象。 例如
data [1, 2, 3, 4, 5]
torch.save(data, data.pth)loaded_data torch.load(data.pth) 这样可以方便地保存和加载各种数据如训练集、测试集、预处理数据等。 2.3 跨设备加载模型 torch.load()函数允许在加载模型时指定目标设备。通过使用map_location参数可以将模型加载到不同的设备上例如从GPU加载到CPU或从一种GPU加载到另一种GPU。 以下是一个示例
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)# 从GPU加载到CPU
model torch.load(model.pth, map_locationcpu)# 从一种GPU加载到另一种GPU
model torch.load(model.pth, map_locationcuda:1) 这对于在不同设备上运行模型或在没有GPU的机器上加载训练好的GPU模型非常有用。
2.4 序列化兼容性 torch.save()使用Python的pickle模块进行序列化默认使用协议版本2。这个默认版本在PyTorch 1.6及更高版本中是兼容的。如果您需要与旧版本的PyTorch或其他Python库进行兼容您可以通过设置pickle_protocol参数来选择不同的协议版本。
torch.save(model.state_dict(), model.pth, pickle_protocol4) 在选择协议版本时需要权衡序列化的性能和兼容性。
3. 模型保存和加载 当涉及到模型保存和加载时还有一些其他的注意事项和用法
3.1 保存和加载模型的状态字典 通常情况下我们只保存和加载模型的状态字典state_dict()而不是整个模型。状态字典包含了模型的参数和缓冲区如权重和偏置但不包括模型的结构。这种做法更加灵活因为它允许在加载模型时自由选择模型的结构并且可以与不同的模型架构进行兼容。
#保存模型的状态字典
torch.save(model.state_dict(), model.pth)#加载模型的状态字典
model MyModel()
model.load_state_dict(torch.load(model.pth)) 请确保在加载模型之前模型的定义与保存时的模型结构相匹配。
3.2 冻结某些层或参数 在某些情况下可能希望冻结模型的某些层或参数即在加载模型后不更新它们的参数。可以通过设置参数的requires_grad属性来实现这一点。 例如假设模型有一个名为fc的全连接层您可以冻结该层的参数
model MyModel()
model.load_state_dict(torch.load(model.pth))# 冻结全连接层的参数
for param in model.fc.parameters():
param.requires_grad False
3.3 多个模型的保存和加载 如果您需要保存和加载多个模型您可以将它们保存为一个字典并使用一个文件来存储整个字典。 保存多个模型
state {model1: model1.state_dict(),model2: model2.state_dict()
}
torch.save(state, models.pth) 加载多个模型
state torch.load(models.pth)
model1.load_state_dict(state[model1])
model2.load_state_dict(state[model2]) 这种方法可以方便地保存和加载多个相关模型。 3.3 保存和加载检查点 在训练过程中可以定期保存模型的检查点以便在训练过程中发生意外情况时能够恢复模型。通过定期保存检查点可以避免从头开始训练并从最新的检查点继续训练。
# 训练循环中的保存检查点
if epoch % checkpoint_interval 0:torch.save({epoch: epoch,model_state_dict: model.state_dict(),optimizer_state_dict: optimizer.state_dict(),loss: loss,}, fcheckpoint_{epoch}.pth) 在发生中断或需要恢复训练时可以加载最新的检查点
# 加载最新的检查点
latest_checkpoint get_latest_checkpoint(checkpoint_dir)
checkpoint torch.load(latest_checkpoint)
model.load_state_dict(checkpoint[model_state_dict])
optimizer.load_state_dict(checkpoint[optimizer_state_dict])
epoch checkpoint[epoch]
loss checkpoint[loss] 这样可以从最新的检查点恢复训练。
