Pytorch之保存读取模型实例

PyTorch 是一种开源机器学习框架，它可以用于Python语言编写深度神经网络，并提供了一系列工具，方便我们训练和运行模型。在深度学习应用中，保存和读取训练好的模型是非常必要的，因为如果我们重新训练模型，则会费时费力，并且具有不确定性。因此，PyTorch 提供了对模型进行保存和读取的功能。本文将介绍如何在PyTorch中保存和读取模型实例。

保存模型

在PyTorch中，我们可以使用 torch.save() 方法来保存模型。以下是代码示例：

import torch

# 定义模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 定义数据
input_data = torch.randn(1, 10)

# 实例化模型
model = Model()

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

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 Model 的类，它继承自 torch.nn.Module。然后我们定义了输入数据 input_data，并且实例化了我们定义的模型 model。最后，我们使用 torch.save() 方法将模型的状态字典保存到名称为“model.pth”的文件中。

读取模型

当我们需要重新使用模型时，可以使用 torch.load() 方法重新读取保存的状态字典。以下是代码示例：

import torch

# 定义模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 定义数据
input_data = torch.randn(1, 10)

# 实例化空模型
model = Model()

# 读取模型
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

# 输出结果
print(model(input_data))

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 Model 的类，它继承自 torch.nn.Module。然后我们定义了输入数据 input_data，并且实例化了一个空模型 model。最后，我们使用 torch.load() 方法加载保存的状态字典，并将其加载到模型 model 中。由于现在模型已经包含了训练好的参数，我们可以像使用普通模型一样，输入数据并使用 model() 函数输出预测结果。

以上就是保存和读取 PyTorch 模型的攻略，应用 torch.save() 方法保存模型状态字典，并使用 torch.load() 方法来加载保存的状态字典。在实际应用中，我们需要注意以下几点：

• 要确保保存和读取的模型类别、模型结构和模型参数数量与预期相符。
• 模型最好保存在独立的文件中，以便在需要时加载和使用。
• 还可以使用 torch.nn.Module 类中提供的 load_state_dict() 方法来加载模型参数，而不必使用 torch.load() 和 state_dict()。