Pytorch模型迁移和迁移学习,导入部分模型参数的操作

在PyTorch中，我们可以使用模型迁移和迁移学习的方法来利用已有的模型和参数，快速构建新的模型。本文将详细讲解PyTorch模型迁移和迁移学习的方法，并提供两个示例说明。

1. 模型迁移

在PyTorch中，我们可以使用load_state_dict()方法将已有模型的参数加载到新的模型中，从而实现模型迁移。以下是模型迁移的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义原始模型
class Net1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net1, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义新模型
class Net2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net2, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化原始模型
net1 = Net1()

# 实例化新模型
net2 = Net2()

# 将原始模型的参数加载到新模型中
net2.load_state_dict(net1.state_dict())

# 使用新模型进行推理
input = torch.randn(1, 10)
output = net2(input)
print('Output:', output)

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含两个全连接层的原始模型Net1和一个包含两个全连接层的新模型Net2。然后，我们实例化了原始模型net1和新模型net2，并使用load_state_dict()方法将原始模型的参数加载到新模型中。接下来，我们使用新模型进行推理，并输出了推理结果。

2. 迁移学习

在PyTorch中，我们可以使用迁移学习的方法，利用已有模型的参数来训练新的模型。以下是迁移学习的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结预训练模型的参数
for param in resnet18.parameters():
    param.requires_grad = False

# 修改预训练模型的最后一层
num_ftrs = resnet18.fc.in_features
resnet18.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)

# 实例化损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet18.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练新模型
for epoch in range(10):
    # 训练代码
    pass

在上面的代码中，我们首先使用torchvision.models模块中的resnet18()方法加载预训练模型。然后，我们使用for循环冻结了预训练模型的参数，并修改了预训练模型的最后一层，使其适应新的任务。接下来，我们实例化了损失函数和优化器，并使用它们训练新模型。

3. 示例3：导入部分模型参数

除了将整个模型的参数迁移或迁移学习外，我们还可以使用load_state_dict()方法导入部分模型参数。以下是导入部分模型参数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义原始模型
class Net1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net1, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义新模型
class Net2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net2, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化原始模型
net1 = Net1()

# 实例化新模型
net2 = Net2()

# 将原始模型的fc1层的参数加载到新模型的fc1层中
net2.fc1.load_state_dict(net1.fc1.state_dict())

# 使用新模型进行推理
input = torch.randn(1, 10)
output = net2(input)
print('Output:', output)

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含两个全连接层的原始模型Net1和一个包含两个全连接层的新模型Net2。然后，我们实例化了原始模型net1和新模型net2，并使用load_state_dict()方法将原始模型的fc1层的参数加载到新模型的fc1层中。接下来，我们使用新模型进行推理，并输出了推理结果。

需要注意的是，当导入部分模型参数时，需要保证两个模型的对应层的形状相同。