Python中torch.load()加载模型以及其map_location参数详解

简介

在使用Pytorch进行深度学习模型训练时，模型参数的保存与加载是必不可少的，而torch.load()函数是加载已训练好的模型参数的常见方式之一。在使用torch.load()函数时，我们有时会遇到模型参数无法加载的情况，此时可以通过设置map_location参数来解决这个问题。

本文将从以下几个方面详解torch.load()函数的使用方法：

1. torch.load()函数的基本用法
2. map_location参数的作用及其使用方法
3. 结合示例说明torch.load()函数和map_location参数的使用

1. torch.load()函数的基本用法

torch.load()函数的作用是加载已训练好的模型参数，其基本用法如下：

model = torch.load(model_path)

其中model_path是模型参数文件的路径，可以是任意的文件类型。该函数会将模型参数加载到内存中，并返回一个包含模型参数的对象。

需要注意的是，当模型参数是在不同版本的Pytorch或使用了不同设备（如GPU和CPU）训练得到的时，其加载方式也可能不同。

2. map_location参数的作用及其使用方法

在使用torch.load()函数时，有时会遇到模型参数无法加载的情况。这个问题通常是由于训练模型的计算设备和加载模型参数的计算设备不同导致的。比如，模型参数是在GPU上训练得到的，但是在加载模型参数时使用了CPU设备。

此时，我们可以通过设置map_location参数来指定模型参数的加载位置。map_location参数可以是一个函数或一个字典。当map_location是一个函数时，它将被用于将storage对象从模型文件中的一种设备类型映射到另一种设备类型。当map_location是一个字典时，它将被用于将storage对象从模型文件中的一种键名映射到另一种键名。

具体来说，map_location参数有以下两种用法：

• 使用CPU设备加载模型参数时，设置map_location={'cuda:0': 'cpu'}，其中'cuda:0'表示原模型参数是在GPU上保存的，'cpu'表示将模型参数加载到CPU上。

• 加载模型参数时，由于GPU设备的名称发生了变化，设置map_location={'gpu:0': 'cuda:0'}，其中'gpu:0'表示原模型参数保存在显卡设备上（设备名称可能发生了变化），'cuda:0'表示将模型参数加载到指定的显卡设备上。

3. 结合示例说明torch.load()函数和map_location参数的使用

下面通过两个示例说明torch.load()函数和map_location参数的使用：

示例1

假设训练模型时使用了GPU进行训练，模型参数保存在文件"model.pth"中，现在需要在CPU上加载模型参数。

# 第一步：在GPU上保存模型参数
import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1).cuda()  # 模拟一个在GPU上训练得到的模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")  # 保存模型参数到文件"model.pth"中

# 第二步：在CPU上加载模型参数
model_path = "model.pth"
map_location = "cpu"  # 模拟使用CPU设备加载模型参数

model_state_dict = torch.load(model_path, map_location=map_location)
model = nn.Linear(10, 1)  # 创建一个新的模型
model.load_state_dict(model_state_dict)  # 加载模型参数

代码说明：

• 第1行：导入Pytorch和nn模块。
• 第3行：创建一个Linear模型，并将其移动到GPU设备上。
• 第4行：保存模型参数到文件"model.pth"中。
• 第7行：加载模型参数文件"model.pth"，并指定使用CPU设备加载模型参数。
• 第8行：获取模型参数的状态字典。
• 第9行：在CPU设备上创建一个新的Linear模型。
• 第10行：加载模型参数。

示例2

假设训练模型时使用了GPU进行训练，模型参数保存在文件"model.pth"中，但是现在GPU设备的名称已经发生了变化。

# 第一步：在GPU上保存模型参数
import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1).cuda()  # 模拟一个在GPU上训练得到的模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")  # 保存模型参数到文件"model.pth"中

# 第二步：在GPU上加载模型参数
model_path = "model.pth"
map_location = {"cuda:0": "cuda:1"}  # 模拟GPU设备名称发生了变化，需要通过字典映射设备名称

model_state_dict = torch.load(model_path, map_location=map_location)
model = nn.Linear(10, 1).cuda(device=1)  # 创建一个在第二块GPU上的新模型
model.load_state_dict(model_state_dict)  # 加载模型参数

代码说明：

• 第1行：导入Pytorch和nn模块。
• 第3行：创建一个Linear模型，并将其移动到GPU设备上。
• 第4行：保存模型参数到文件"model.pth"中。
• 第7行：加载模型参数文件"model.pth"，并使用字典映射GPU设备名称。
• 第8行：获取模型参数的状态字典。
• 第9行：在新的GPU设备上创建一个新的Linear模型。
• 第10行：加载模型参数。

总结

本文介绍了torch.load()函数的基本使用方法和map_location参数的作用及其使用方法，并结合两个示例说明了它们的使用。在使用torch.load()函数进行模型参数加载时，需要注意模型参数的计算设备和加载设备的类型是否一致，可以通过设置map_location参数来解决这个问题。