解决pytorch 保存模型遇到的问题

针对解决PyTorch保存模型遇到的问题，下面是完整的攻略：

问题描述

在PyTorch中，我们通常使用torch.save()函数来保存训练好的模型，但在实际使用过程中，也会遇到各种各样的问题，如无法读取、无法保存等。接下来我们就来一一解决这些问题。

解决方案

1. 无法读取模型

在加载已经保存好的模型时，有些时候我们可能会遇到RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for model_name: Missing key(s) in state_dict的错误，这是因为读取时出现了缺失的参数的情况。解决该问题的方法如下：

model = Model()
checkpoint = torch.load(PATH)  # 加载模型
state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint['state_dict'].items():  # 遍历state_dict
    name = k[7:]  # 去掉module.
    state_dict[name] = v
model.load_state_dict(state_dict)  # 加载state_dict

在读取时加入上述代码，就可以解决缺失参数的问题。

2. 无法保存模型

有时候在保存模型时会弹出OSError: [Errno 28] No space left on device的错误提示，这是由于硬盘存储空间不足导致的。此时我们需要检查硬盘的存储空间，如果存储空间足够，但依然出现了该错误提示，那么我们可以通过以下方式解决。

torch.save(model.module.state_dict(), PATH)  # 保存模型，加入module

在保存模型时加入上述代码，将模型状态字典以这种方式保存，就可以解决该问题。

示例

示例一

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

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

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

示例二

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

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

# 读取模型
model = Model()
checkpoint = torch.load('model.pth')
state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint.items():
    name = k[7:]
    state_dict[name] = v
model.load_state_dict(state_dict)

以上就是解决PyTorch保存模型遇到问题的完整攻略和示例。希望可以对你有所帮助。