关于Pytorch中模型的保存与迁移问题

关于 PyTorch 中模型的保存与迁移问题，接下来将列出完整攻略。

模型的保存

PyTorch 中的模型可以以多种格式进行保存，例如：

• State dict 格式：保存模型的参数、缓存和其他状态信息。这种格式比保存整个模型的方式更轻量级，也更容易管理和使用。
• HDF5 格式：基于 HDF5 格式保存模型的所有内容。
• ONNX 格式：将模型转换成 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以用于跨平台的部署和推理。

在这些格式之中，State dict 格式是最常用和最方便的模型保存方法。

以下是一个使用 State dict 格式保存 PyTorch 模型的示例：

import torch

# 构建模型并训练
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 20),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(20, 30),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(30, 2),
    torch.nn.Softmax()
)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

input_data = torch.randn((3, 10))
target = torch.LongTensor([0, 1, 0])

for i in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_data)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

在以上示例中，我们定义了一个简单的模型，然后进行了一些训练，并在训练完之后，将模型的 State dict 保存为 model.pth 文件。

模型的迁移

在实际应用中，我们常常需要将已经训练好的模型迁移到其他机器或环境中。为此，我们需要了解必要的技巧和方法。

以下是一个使用 State dict 格式迁移 PyTorch 模型的示例：

1. 在源机器上保存模型

将训练好的模型按照步骤 1 中所述保存为 State dict 格式。

2. 在目标机器上加载模型

在目标机器上，通过同样的代码和模型结构来构建模型。然后，在加载 State dict 时需要注意一些细节：

• 模型结构需要一致：构建模型的代码和结构需要和源机器上相同，否则无法正确加载。
• Tensor 类型需要一致：在构建模型时，需要将 Tensor 类型设置为和源机器上相同的类型，否则会出现计算错误。

以下是加载模型的代码示例：

import torch

# 构建模型
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 20),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(20, 30),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(30, 2),
    torch.nn.Softmax()
)

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
model.eval()

# 使用模型进行推理
input_data = torch.randn((1, 10))
output = model(input_data)

在以上示例中，我们首先构建了和源机器上相同的模型结构，然后加载 State dict 文件，并将模型设置为评估模式。最后，我们使用模型进行了推理。

3. 跨平台迁移

如果需要在不同的平台之间进行模型迁移，我们可以将模型保存为 ONNX 格式。以下是一个将 PyTorch 模型保存为 ONNX 格式的示例：

import torch
import torch.onnx
from torch.autograd import Variable

# 构建模型
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 20),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(20, 30),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(30, 2),
    torch.nn.Softmax()
)

# 导出模型
dummy_input = Variable(torch.randn(1, 10))
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

在以上示例中，我们使用 PyTorch 自带的 onnx.export() 方法将模型导出为 ONNX 格式。导出的 ONNX 文件可以用于在其他平台上进行模型的加载和推理。

总结

在 PyTorch 中保存和迁移模型，我们可以使用 State dict 格式、HDF5 格式和 ONNX 格式。其中，State dict 格式是最常用和最方便的方式，HDF5 格式相对较少使用。如果需要在不同平台之间迁移模型，我们可以将模型转换为 ONNX 格式。在加载模型时需要注意模型结构和 Tensor 类型的一致性。