PyTorch模型保存与加载中的一些问题实战记录

在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中保存和加载模型。我们还将讨论一些常见的问题，并提供解决方案。

保存模型

我们可以使用torch.save()函数将PyTorch模型保存到磁盘上。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 1)

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

model = Net()

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

在上述代码中，我们定义了一个简单的全连接神经网络Net，它含一个输入层和一个输出层。然后，我们创建了一个模型实例model。最后，我们使用torch.save()函数将模型的状态字典保存到磁盘上。

加载模型

我们可以使用torch.load()函数加载保存的模型。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 1)

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

model = Net()

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

在上述代码中，我们定义了一个简单的全连接神经网络Net，它含一个输入层和一个输出层。然后，我们创建了一个模型实例model。最后，我们使用torch.load()函数加载保存的模型的状态字典。

问题1：模型加载失败

在某些情况下，我们可能会遇到模型加载失败的问题。这可能是由于模型的状态字典与当前模型的结构不匹配。为了解决这个问题，我们可以使用strict=False参数来加载模型。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 1)

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

model = Net()

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False)

在上述代码中，我们使用strict=False参数来加载模型。这将允许模型的状态字典与当前模型的结构不匹配。

问题2：GPU和CPU之间的模型加载

在某些情况下，我们可能需要在GPU和CPU之间加载模型。为了解决这个问题，我们可以使用map_location参数来指定模型的设备。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 1)

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

model = Net()

# 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=device))

在上述代码中，我们使用map_location参数来指定模型的设备。如果当前设备是GPU，则我们将模型加载到GPU上。如果当前设备是CPU，则我们将模型加载到CPU上。

结论

在本文中，我们介绍了如何在PyTorch中保存和加载模型。我们还讨论了一些常见的问题，并提供了解决方案。